0x00007ffed3b581b4 in tensorflow::ShapeRefiner::RunShapeFn(tensorflow::Node const*, tensorflow::OpRegistrationData const*, tensorflow::ExtendedInferenceContext*, tensorflow::shape_inference::InferenceContext*) () from /home/xin/anaconda3/envs/mean/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/../libtensorflow_framework.so.2

时间: 2024-01-27 11:05:59 浏览: 21
这个错误通常是由于 TensorFlow 模型中的某些操作没有被正确地定义或注册引起的。这可能是由于多个原因引起的,例如您使用的是过时版本的 TensorFlow,或者您的代码中存在错误或不兼容的操作。您可以尝试更新 TensorFlow 的版本,并检查您的代码中是否存在任何错误或不一致的操作。如果您需要进一步的帮助,请提供更多的上下文和代码示例。
相关问题

0x00007ffed3b581b4 in tensorflow::ShapeRefiner::RunShapeFn(tensorflow::Node const*, tensorflow::OpRegistrationData const*, tensorflow::ExtendedInferenceContext*, tensorflow::shape_inference::InferenceContext*) () from /home/xin/anaconda3/envs/mean/lib/pyt

这个错误通常是由于 TensorFlow 模型中的某些操作没有被正确地定义或注册引起的。这可能是由于多个原因引起的,例如您使用的是过时版本的 TensorFlow,或者您的代码中存在错误或不兼容的操作。您可以尝试更新 TensorFlow 的版本,并检查您的代码中是否存在任何错误或不一致的操作。如果您需要进一步的帮助,请提供更多的上下文和代码示例。

#3 0x00007ffed39fe1a6 in tensorflow::shape_inference::InferenceContext::Run(std::function<tensorflow::Status (tensorflow::shape_inference::InferenceContext*)> const&) () from /home/xin/anaconda3/envs/mean/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/../libtensorflow_framework.so.2

这个错误通常是由于 TensorFlow 模型中的某些操作没有被正确地定义或注册引起的。这可能是由于多个原因引起的,例如您使用的是过时版本的 TensorFlow,或者您的代码中存在错误或不兼容的操作。您可以尝试更新 TensorFlow 的版本,并检查您的代码中是否存在任何错误或不一致的操作。如果您需要进一步的帮助,请提供更多的上下文和代码示例。

相关推荐

data<-melt(mydata,id.vars = 'ID') p <- ggplot(data=data,aes(ID,value,fill=variable)) + geom_bar(stat="identity",position="stack", color="#f0f0f0", width=1,size=0.20) + scale_fill_manual(values=c("#a6cee3","#1f78b4","#b2df8a","#33a02c","#fb9a99", "#e31a1c","#fdbf6f","#ff7f00","#cab2d6", "#6a3d9a","#ffff99","#ffed6f","#ccebc5", "#bc80bd","#d9d9d9","#fccde5","#b3de69", "#fdb462","#80b1d3","#fb8072","#8dd3c7", "#fdb222","#92b1d0","#fb8098","#9dd3c7")) p+labs(x = "", y = "") + #scale_x_continuous(breaks = seq(min(data$ID), max(data$ID), by = 1)) + # Add this line scale_y_continuous(expand = c(0,0),limits = c(0,100),breaks = seq(0, 100, by = 20)) + theme_classic() + theme( panel.background = element_rect(fill="white", colour="white", size=0.25), axis.line = element_line(colour="black", size=0.5), axis.title = element_text(size=13, color="black"), axis.text = element_text(size=12, color="black"), legend.position = c(1.15, 0.5), #修改图例位置 legend.text = element_text(size =10), aspect.ratio = 1, # set figure size to 8x6 inches plot.title = element_text(size = 10), # optional, add a title axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1), # Rotate x-axis labels by 45 degrees legend.box.spacing = unit(0.01, "cm"), # 设置图例中每个元素的间距 #legend.key.width = 0.5, # 缩小图例颜色方块的宽度 legend.background = element_blank() # 设置图例背景为透明 ) + guides(fill = guide_legend(ncol = 1,title="Bac_Phylum")) 修改脚本,图片中顺序与数据顺序一致

最新推荐

recommend-type

基于Java实现的明日知道系统.zip

基于Java实现的明日知道系统
recommend-type

NX二次开发uc1653 函数介绍

NX二次开发uc1653 函数介绍,Ufun提供了一系列丰富的 API 函数,可以帮助用户实现自动化、定制化和扩展 NX 软件的功能。无论您是从事机械设计、制造、模具设计、逆向工程、CAE 分析等领域的专业人士,还是希望提高工作效率的普通用户,NX 二次开发 Ufun 都可以帮助您实现更高效的工作流程。函数覆盖了 NX 软件的各个方面,包括但不限于建模、装配、制图、编程、仿真等。这些 API 函数可以帮助用户轻松地实现自动化、定制化和扩展 NX 软件的功能。例如,用户可以通过 Ufun 编写脚本,自动化完成重复性的设计任务,提高设计效率;或者开发定制化的功能,满足特定的业务需求。语法简单易懂,易于学习和使用。用户可以快速上手并开发出符合自己需求的 NX 功能。本资源内容 提供了丰富的中英文帮助文档,可以帮助用户快速了解和使用 Ufun 的功能。用户可以通过资源中的提示,学习如何使用 Ufun 的 API 函数,以及如何实现特定的功能。
recommend-type

别墅图纸编号D020-三层-10.00&12.00米- 效果图.dwg

别墅图纸编号D020-三层-10.00&12.00米- 效果图.dwg
recommend-type

操作系统实验指导书(2024)单面打印(1).pdf

操作系统实验指导书(2024)单面打印(1).pdf
recommend-type

基于Python实现的校园教务系统

Api Function | Api | Description | Argument | | :-------- | :----- | :---- | | user_login | 登陆函数 | account, password, user_type=1, use_cookie_login=True | | get_schedule | 课表查询 | schedule_year=None, schedule_term=None, schedule_type=None | | get_score | 成绩查询 | score_year=None, score_term=None, use_api=0 | | get_info | 用户信息查询 | | | get_place_schedule| 教学场地课表查询(可用于空教室查询) |campus_list=None,
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

MATLAB柱状图在信号处理中的应用:可视化信号特征和频谱分析

![matlab画柱状图](https://img-blog.csdnimg.cn/3f32348f1c9c4481a6f5931993732f97.png) # 1. MATLAB柱状图概述** MATLAB柱状图是一种图形化工具,用于可视化数据中不同类别或组的分布情况。它通过绘制垂直条形来表示每个类别或组中的数据值。柱状图在信号处理中广泛用于可视化信号特征和进行频谱分析。 柱状图的优点在于其简单易懂,能够直观地展示数据分布。在信号处理中,柱状图可以帮助工程师识别信号中的模式、趋势和异常情况,从而为信号分析和处理提供有价值的见解。 # 2. 柱状图在信号处理中的应用 柱状图在信号处理
recommend-type

HSV转为RGB的计算公式

HSV (Hue, Saturation, Value) 和 RGB (Red, Green, Blue) 是两种表示颜色的方式。下面是将 HSV 转换为 RGB 的计算公式: 1. 将 HSV 中的 S 和 V 值除以 100,得到范围在 0~1 之间的值。 2. 计算色相 H 在 RGB 中的值。如果 H 的范围在 0~60 或者 300~360 之间,则 R = V,G = (H/60)×V,B = 0。如果 H 的范围在 60~120 之间,则 R = ((120-H)/60)×V,G = V,B = 0。如果 H 的范围在 120~180 之间,则 R = 0,G = V,B =
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。