2023-05-15 23:53:06.577096: W tensorflow/c/c_api.cc:291] Operation '{name:'lstm_1/lstm_cell_1/recurrent_kernel/Assign' id:345 op device:{requested: '', assigned: ''} def:{{{node lstm_1/lstm_cell_1/recurrent_kernel/Assign}} = AssignVariableOp[_has_manual_control_dependencies=true, dtype=DT_FLOAT, validate_shape=false](lstm_1/lstm_cell_1/recurrent_kernel, lstm_1/lstm_cell_1/recurrent_kernel/Initializer/mul_1)}}' was changed by setting attribute after it was run by a session. This mutation will have no effect, and will trigger an error in the future. Either don't modify nodes after running them or create a new session. 我训练lstm模型时终端有这个提示,我的模型有进入训练中吗?还是卡住了?
时间: 2023-06-19 17:07:59 浏览: 35
这个警告信息表明在运行会话(session)之后修改了某个操作节点的属性,但这个变化不会影响运行结果。因此,你的模型应该已经进入训练中了,但你需要注意避免修改节点属性,或者在修改之前创建新的会话。如果你的模型卡住了,你可以尝试停止训练,并检查代码中是否有其他错误或问题。同时,你可以尝试增加训练数据、减小学习率、增加模型的复杂度等方法来提高模型的训练效果。
相关问题
W tensorflow/core/data/root_dataset.cc:266] Optimization loop failed: CANCELLED: Operation was cancelled
这个问题通常是由于 TensorFlow 数据集加载时出错导致的。你可以尝试以下几种方法来解决问题:
1. 检查数据集路径是否正确,并确保数据集文件存在。
2. 尝试重新下载数据集并重新运行代码。
3. 检查 TensorFlow 版本是否最新,并且升级到最新版本。
4. 检查是否有足够的内存和磁盘空间来加载数据集。
5. 尝试使用其他数据集加载方法,例如 tf.data.TFRecordDataset()。
2023-05-15 23:53:06.577096: W tensorflow/c/c_api.cc:291] Operation '{name:'lstm_1/lstm_cell_1/recurrent_kernel/Assign' id:345 op device:{requested: '', assigned: ''} def:{{{node lstm_1/lstm_cell_1/recurrent_kernel/Assign}} = AssignVariableOp[_has_manual_control_dependencies=true, dtype=DT_FLOAT, validate_shape=false](lstm_1/lstm_cell_1/recurrent_kernel, lstm_1/lstm_cell_1/recurrent_kernel/Initializer/mul_1)}}' was changed by setting attribute after it was run by a session. This mutation will have no effect, and will trigger an error in the future. Either don't modify nodes after running them or create a new session. 我训练lstm模型时碰到这个提示,是什么意思?要怎么修改
这个警告的意思是你在运行会话 (session) 后对某个操作进行了属性修改,但这个修改不会生效。这是因为 TensorFlow 的图 (graph) 是静态的,即在图构建完成后就不能再修改了,而属性修改是动态的,所以这个修改不会被应用到图中。这个警告主要是为了提醒你在修改属性前要注意会话的生命周期,不要在会话运行后再对图进行修改。
如果你需要修改图中的某个操作的属性,可以考虑重新构建图,或者将属性修改放在会话开始前。具体地说,你可以在构建图时使用 `tf.Variable` 来创建变量,并在会话开始前初始化这些变量。这样,如果你需要修改某个变量的属性,可以在会话开始前修改变量的属性。如果你需要在会话运行后修改变量的值,可以使用 `tf.assign` 来修改变量的值,而不是直接修改变量的属性。