Node: 'sequential/embedding/embedding_lookup' indices[0,0] = 408 is not in [0, 354) [[{{node sequential/embedding/embedding_lookup}}]] [Op:__inference_train_function_3345]
时间: 2024-04-26 14:20:19 浏览: 30
这个错误通常是由于输入数据中存在超出模型词汇表大小的词汇导致的。在您的代码中使用了embedding_lookup操作,这个操作会将输入的词汇转换为对应的向量表示。错误信息中指出了输入数据中有一个值为408的索引,而您的模型的词汇表大小为354,因此出现了这个错误。
要解决这个错误,您可以检查输入数据是否正确,是否存在超出词汇表大小的词汇。您可以尝试对输入数据进行预处理,将超出词汇表大小的词汇替换为特殊符号或者删除掉。
另外,您也可以检查模型的词汇表大小是否正确。如果模型的词汇表大小设置不正确,也会导致出现这个错误。您可以尝试修改模型的词汇表大小并重新训练模型。
相关问题
class BottleneckTransformer(nn.Module): def __init__(self,in_c,out_c,fm_sz,head_n = 4): super(BottleneckTransformer,self).__init__() self.botneck = nn.Conv2d(in_channels = in_c,out_channels = out_c,kernel_size = 1) self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size = 2,stride = 2) self.sa = nn.Sequential( MultiHeadSelfAttention(in_c = in_c,out_c = out_c // head_n,head_n = head_n,fm_sz = fm_sz), MultiHeadSelfAttention(in_c = out_c,out_c = out_c // head_n,head_n = head_n,fm_sz = fm_sz) ) def forward(self,x): x0 = self.botneck(x) x = self.sa(x) x = x + x0 x = self.pool(x) return x 改为tensorflow形式
import tensorflow as tf
class BottleneckTransformer(tf.keras.layers.Layer):
def __init__(self, in_c, out_c, fm_sz, head_n=4):
super(BottleneckTransformer, self).__init__()
self.botneck = tf.keras.layers.Conv2D(filters=out_c, kernel_size=1)
self.pool = tf.keras.layers.MaxPool2D(pool_size=2, strides=2)
self.sa = tf.keras.Sequential([
MultiHeadSelfAttention(in_c=in_c, out_c=out_c // head_n, head_n=head_n, fm_sz=fm_sz),
MultiHeadSelfAttention(in_c=out_c, out_c=out_c // head_n, head_n=head_n, fm_sz=fm_sz)
])
def call(self, x):
x0 = self.botneck(x)
x = self.sa(x)
x = x + x0
x = self.pool(x)
return x
In[0] is not a matrix [[{{node sequential/dense/Relu}}]] [Op:__inference_predict_function_893
这个错误提示是在使用 TensorFlow 时出现的。它表示在执行模型的预测函数时发生了错误。具体地说,它指出了在模型的“sequential/dense/Relu”节点上发生了问题。
要解决这个问题,需要检查代码中的相关部分。首先,确保输入的数据类型正确。如果你尝试将一个不是矩阵的数据传递给模型进行预测,就会出现这个错误。你可以使用`type()`函数来检查输入数据的类型。
另外,你还可以检查模型的结构,特别是与`sequential/dense/Relu`节点相关的部分。确保这个节点的定义正确,并且在使用该模型进行预测之前已经正确初始化。
如果以上方法都没有解决问题,可能需要更多的上下文信息和代码细节来帮助进一步分析和解决问题。
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