ValueError: Unknown `data_format`: tf. Expected one of {'channels_first', 'channels_last'}

这个错误通常是由于你的代码中使用了TensorFlow的数据格式`'tf'`，但是Keras只支持`'channels_first'`和`'channels_last'`这两种数据格式。

要解决这个错误，需要将代码中使用的数据格式更改为`'channels_first'`或`'channels_last'`之一。通常情况下，你应该使用与你的Keras后端相对应的格式。

例如，如果你使用的是TensorFlow后端，你应该将数据格式设置为`'channels_last'`。你可以使用以下代码将数据格式设置为`'channels_last'`：

from keras import backend as K
K.set_image_data_format('channels_last')

如果你使用的是Theano后端，你应该将数据格式设置为`'channels_first'`。你可以使用以下代码将数据格式设置为`'channels_first'`：

from keras import backend as K
K.set_image_data_format('channels_first')

确保在你的代码中使用的所有模块中都使用相同的数据格式。

相关问题

ValueError: Unknown `data_format`: th. Expected one of {'channels_first', 'channels_last'}

这个错误通常是因为在使用 Keras 模型时，指定的 `data_format` 参数与实际数据的维度顺序不一致导致的。

在 Keras 中，可以通过 `data_format` 参数来指定输入数据的维度顺序，有两种可选的值：`channels_first` 和 `channels_last`。其中，`channels_first` 表示数据的维度顺序应该为 `(samples, channels, height, width)`，而 `channels_last` 则表示数据的维度顺序应该为 `(samples, height, width, channels)`。

如果你在使用 Keras 模型时遇到了 `ValueError: Unknown data_format: th.` 这个错误，可以尝试修改模型的 `data_format` 参数，使其与实际数据的维度顺序一致。例如，如果你的数据的维度顺序是 `(samples, channels, height, width)`，则应该将模型的 `data_format` 参数设置为 `channels_first`，例如：

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(3, 32, 32), data_format='channels_first'))

如果你的数据的维度顺序是 `(samples, height, width, channels)`，则应该将模型的 `data_format` 参数设置为 `channels_last`，例如：

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3), data_format='channels_last'))

同时，还需要确保输入数据的维度顺序与模型的 `data_format` 参数一致。

class LayerNorm(nn.Module): def __init__(self, normalized_shape, eps=1e-6, data_format="channels_last"): super(LayerNorm, self).__init__() self.weight = nn.Parameter(torch.ones(normalized_shape), requires_grad=True) self.bias = nn.Parameter(torch.zeros(normalized_shape), requires_grad=True) self.eps = eps self.data_format = data_format if self.data_format not in ['channels_last', 'channels_first']: raise ValueError(f"not support data format'{self.data_format}'") self.normalized_shape = (normalized_shape,) def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor: if self.data_format == 'channels_last': return F.layer_norm(x, self.normalized_shape, self.weight, self.bias, self.eps) elif self.data_format == 'channels_first': # [B,C,H,W] mean = x.mean(1, keepdim=True) var = (x - mean).pow(2).mean(1, keepdim=True) x = (x - mean) / torch.sqrt(var + self.eps) x = self.weight[:, None, None] * x + self.bias[:, None, None] return x

这段代码实现了Layer Normalization（层归一化）的功能。Layer Normalization是一种用于神经网络的归一化方法，可以在训练过程中稳定神经网络的学习。

在代码中，LayerNorm类继承自nn.Module，并实现了初始化方法和前向传播方法。

在初始化方法中，normalized_shape参数指定了归一化的维度大小，eps参数用于防止除零错误，data_format参数用于指定输入数据的格式（'channels_last'或'channels_first'）。

前向传播方法中，根据输入数据的格式进行不同的处理。当data_format为'channels_last'时，调用了PyTorch中的F.layer_norm函数进行归一化操作。当data_format为'channels_first'时，首先计算输入数据的均值和方差，然后进行归一化操作，并使用参数weight和bias进行缩放和偏移。

最后返回归一化后的结果。