ValueError: Unexpected result of `predict_function` (Empty batch_outputs). Please use `Model.compile(..., run_eagerly=True)`, or `tf.config.run_functions_eagerly(True)` for more information of where went wrong, or file a issue/bug to `tf.keras`.

时间: 2023-10-23 09:13:01 浏览: 144
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Python 3.x 新特性及10大变化

这个错误通常是由于模型输入的数据格式不正确或者模型训练不充分导致的。你可以尝试以下几种方法来解决这个问题： 1. 检查模型输入数据的格式是否正确，数据是否按照正确的方式进行预处理。 2. 尝试使用更多的训练数据来训练你的模型，以提高模型的泛化能力。 3. 调整模型的超参数，例如学习率、批次大小等，以提高模型的性能。 4. 如果使用的是 TensorFlow 2.0 及以上版本，可以尝试使用 `run_eagerly=True` 参数编译模型，以便更好地调试模型。 如果以上方法都无法解决问题，你可以考虑向 TensorFlow 社区提交一个 issue/bug 报告，以帮助开发人员定位问题并解决它。
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raise ValueError('Score must be between 0 and 100') self._score = value 3. **多重继承与Mix-in**：多重继承允许一个类继承多个父类，从而聚合多种行为。Mix-in是一种设计模式，通常用于提供类的附加...

"Unexpected result of predict_function " ValueError: Unexpected result of predict_function (Empty batch_outputs). Please use Model.compile(..., run_eagerly=True), or tf.config.run_functions_eagerly(True) for more information of where went wrong, or file a issue/bug to tf.keras.

3. 如果您使用的是自定义的 predict_function，则可以尝试使用 run_eagerly=True 或 tf.config.run_functions_eagerly(True) 来获得更多信息。 4. 如果上述方法都无法解决问题，您可以考虑将问题报告给 tf....

valueerror: unexpected result of predict_function (empty batch_outputs). please use model.compile(..., run_eagerly=true), or tf.config.run_functions_eagerly(true) for more information of where went wrong, or file a issue/bug to tf.keras.

这是预测函数(predict_function)的自然输出为空(empty batch_outputs)所导致的值错误(valueerror: unexpected result)。如果需要了解错误的原因，建议使用'model.compile(..., run_eagerly=true)'或'tf.config.run_...

valueerror: unexpected result of train_function (empty logs). please use model.compile(..., run_eagerly=true), or tf.config.run_functions_eagerly(true) for more information of where went wrong, or file a issue/bug to tf.keras.

训练函数(train_function)的结果出现了意外的错误(空日志)。请使用model.compile(..., run_eagerly=true)或tf.config.run_functions_eagerly(true)来获取更多有关错误信息，或者向tf.keras提出问题/错误报告。

ValueError: Unexpected result of train_function (Empty logs). Please use Model.compile(..., run_eagerly=True), or tf.config.run_functions_eagerly(True) for more information of where went wrong, or file a issue/bug to tf.keras. Epoch 1/10

这是一个错误提示，它意味着在训练...如果你无法解决问题，可以尝试使用 Model.compile(..., run_eagerly=True) 或 tf.config.run_functions_eagerly(True) 进行调试，或者向 tf.keras 的官方支持提交问题报告。

Traceback (most recent call last): File "E:\pythonProject2\main1.py", line 148, in <module> model.fit(dataset.generator(), steps_per_epoch=dataset.steps, epochs=10) File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 70, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1697, in fit raise ValueError( ValueError: Unexpected result of train_function (Empty logs). Please use Model.compile(..., run_eagerly=True), or tf.config.run_functions_eagerly(True) for more information of where went wrong, or file a issue/bug to tf.keras.

抱歉，我并不是一个开发者，无法给出关于编程问题的建议和回答。但您可以尝试使用 Model.compile(..., run_eagerly=True)，或 tf.config.run_functions_eagerly(True) 来得到更多有关错解的信息。

def is_valid_date(date_str): try: datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d') return True except ValueError: return False if __name__ == '__main__': df = pd.read_excel('data/s.xlsx') df = pd.DataFrame(df) ds = None for i in df.iterrows(): if is_valid_date(i['合同到期时间'].str): ds.concat(i) print(ds)

except ValueError: return False if __name__ == '__main__': df = pd.read_excel('/path/to/data/s.xlsx') df = pd.DataFrame(df) ds = pd.DataFrame() for i in df.iterrows(): if is_valid_date(i[1]['...

valueerror: a value in x_new is above the interpolation range.

valueerror: x_new 中的某个值超出了插值范围。 这个错误通常出现在使用插值函数时，输入的 x_new 值超出了原始数据的范围。解决方法是检查输入的 x_new 值是否在原始数据的范围内，或者使用其他插值方法。

解释代码：class BatchSampler(object): def __init__(self, sampler_size, batch_size=16, shuffle=True, drop_last=False): if batch_size <= 0: raise ValueError( "Illegal batch_size(= {}) detected".format(batch_size)) self.batch_size = batch_size self.drop_last = drop_last self.sampler_index = list(range(sampler_size)) self.sampler_size = sampler_size if shuffle: random.shuffle(self.sampler_index) def __len__(self): return self.sampler_size def __iter__(self): base = 0 step = self.batch_size while True: if base + step > self.sampler_size: break yield (self.sampler_index[base:base + step] if step != 1 else self.sampler_index[base]) base += step if not self.drop_last and base < self.sampler_size: yield self.sampler_index[base:]

这段代码定义了一个BatchSampler类，它的作用是将一个数据集分成多个batch，并可以进行随机打乱和去除最后一个不足batch的数据。 在初始化函数中，它接受四个参数：sampler_size表示数据集的大小，batch_size表示每...

解释下面代码的作用："class BatchSampler(object): def __init__(self, sampler_size, batch_size=16, shuffle=True, drop_last=False): if batch_size <= 0: raise ValueError( "Illegal batch_size(= {}) detected".format(batch_size)) self.batch_size = batch_size self.drop_last = drop_last self.sampler_index = list(range(sampler_size)) self.sampler_size = sampler_size if shuffle: random.shuffle(self.sampler_index) def __len__(self): return self.sampler_size def __iter__(self): base = 0 step = self.batch_size while True: if base + step > self.sampler_size: break yield (self.sampler_index[base:base + step] if step != 1 else self.sampler_index[base]) base += step if not self.drop_last and base < self.sampler_size: yield self.sampler_index[base:]"

__init__方法用于初始化BatchSampler实例对象，其中会对传入的batch_size进行合法性检查，如果不合法则抛出ValueError异常。同时，它也会生成一个长度为sampler_size的采样索引列表，并根据shuffle参数决定是否对该...

import threading import queue import numpy as np import pandas as pd import sqlite3 class Task: def __init__(self, task_id, task_type, data): self.task_id = task_id self.task_type = task_type self.data = data def run(self): if self.task_type == 'analysis': result = self.analysis() elif self.task_type == 'calculation': result = self.calculation() else: raise ValueError('Invalid task type') return result def analysis(self): # data analysis return ... def calculation(self): # data calculation return ... class ThreadPool: def __init__(self, max_workers): self.max_workers = max_workers self.tasks = queue.Queue() self.results = {} def submit(self, task): self.tasks.put(task) def start(self): workers = [threading.Thread(target=self.worker) for _ in range(self.max_workers)] for worker in workers: worker.start() for worker in workers: worker.join() def worker(self): while True: try: task = self.tasks.get(block=False) except queue.Empty: break result = task.run() self.results[task.task_id] = result def get_result(self, task_id): return self.results.get(task_id, None)解析

Task 类有一个 run 方法，用来执行任务，根据不同的类型调用不同的方法进行数据分析或计算，并返回结果。 ThreadPool 类表示一个线程池，包含了最大工作线程数、任务队列和结果字典。其中，任务队列用来存储待执行...

运行后报错：ValueError: __init__() argument port required for protocol tcp

这个错误通常是因为使用了socket的TCP协议，但没有指定端口。 解决方法： 在程序中指定端口号，例如： ...这样就可以避免出现ValueError: __init__() argument port required for protocol tcp的错误了。

ValueError: object __array__ method not producing an array

这个错误通常是由于numpy数组的dtype类型不被支持所导致的。您可以尝试将数组转换为...由于object类型的数组不支持这些转换，因此会引发ValueError异常。通过捕获异常并进行处理，您可以找到并解决这个问题。

ValueError: in user code: File "C:\Users\Lenovo\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 2137, in predict_function * return step_function(self, iterator) File "C:\Users\Lenovo\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 2123, in step_function ** outputs = model.distribute_strategy.run(run_step, args=(data,)) File "C:\Users\Lenovo\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 2111, in run_step ** outputs = model.predict_step(data) File "C:\Users\Lenovo\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 2079, in predict_step return self(x, training=False) File "C:\Users\Lenovo\anaconda3\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 70, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "C:\Users\Lenovo\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\input_spec.py", line 295, in assert_input_compatibility raise ValueError( ValueError: Input 0 of layer "mobilenet_1.00_224" is incompatible with the layer: expected shape=(None, 224, 224, 3), found shape=(32, 224, 3)

这个错误的原因是输入数据的形状不符合预期。在你的代码中，你使用了...model = MobileNet(input_tensor=input_tensor, weights='imagenet', include_top=True) 这样可以确保输入数据的形状与模型期望的形状一致。

ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[17], line 5 3 model.load_weights("unet_membrane.hdf5") 4 #results = model.predict_generator(testGene,67,verbose=1) ----> 5 results = model.predict(testGene,verbose=1) 6 saveResult("data/results",results) File d:\Software\Anaconda\Ana_qinghua\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py:70, in filter_traceback..error_handler(*args, **kwargs) 67 filtered_tb = _process_traceback_frames(e.__traceback__) 68 # To get the full stack trace, call: 69 # tf.debugging.disable_traceback_filtering() ---> 70 raise e.with_traceback(filtered_tb) from None 71 finally: 72 del filtered_tb File ~\AppData\Local\Temp\__autograph_generated_file8h3jf8qv.py:15, in outer_factory..inner_factory..tf__predict_function(iterator) 13 try: 14 do_return = True ---> 15 retval_ = ag__.converted_call(ag__.ld(step_function), (ag__.ld(self), ag__.ld(iterator)), None, fscope) 16 except: 17 do_return = False ValueError: in user code: ... Call arguments received by layer 'model_7' (type Functional): • inputs=tf.Tensor(shape=(None, None, None), dtype=float32) • training=False • mask=None Output is truncated. View as a scrollable element or open in a text editor. Adjust cell output settings...

它表明预测过程中出现了错误，具体原因是模型的某个名为 "model_7" 的 Functional 层接收到了不符合要求的调用参数。该层要求接收一个形状为 (None, None, None) 的 float32 类型的输入张量，但实际上传入的输入数据...

ValueError: Exactly one of n_clusters and distance_threshold has to be set, and the other needs to be None.

y_pred = model.fit_predict(X) # 输出聚类结果 print("聚类个数：", len(set(y_pred))) for i in set(y_pred): print("类别", i, "的成员：", X[y_pred == i]) 2. 只设置distance_threshold参数，将它的值设...
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Python3字符串(str)操作详解：__add__,__contains__,__eq__等

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