2023-06-07 20:20:53.063803: W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1780] OP_REQUIRES failed at summary_kernels.cc:65 : NOT_FOUND: Failed to create a NewWriteableFile: ./newData/GPUTest/CNNshape1__StudySpeed_0.001__Net_1.0__Len_1000__GoodStop_False__Batchsize_100__Epoch_300__attrName_time_OneByOne_SignDirect__dataPath_DataBaseTest__aimVPN_V2Ray/model/dnnb_lock1000\train/events.out.tfevents.1686140453.DESKTOP-3E6S8MQ.9084.0.v2 : ϵͳ�Ҳ���ָ����·���� ; No such process Creating writable file ./newData/GPUTest/CNNshape1__StudySpeed_0.001__Net_1.0__Len_1000__GoodStop_False__Batchsize_100__Epoch_300__attrName_time_OneByOne_SignDirect__dataPath_DataBaseTest__aimVPN_V2Ray/model/dnnb_lock1000\train/events.out.tfevents.1686140453.DESKTOP-3E6S8MQ.9084.0.v2 Could not initialize events writer. Traceback (most recent call last): File "D:\403\myworld\modelNew.py", line 315, in <module> StartNet(aimVpn,attrNameGet,dataBasePath) File "D:\403\myworld\modelNew.py", line 251, in StartNet history = dnn_b.fit(np.array(x2),np.array(y_APP),epochs=EPOCHS,batch_size=BATCH_SIZE,verbose=2,callbacks=[tensorboard],validation_split=0.3) File "E:\condaCache\condaEnv\tf3.9\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 70, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "E:\condaCache\condaEnv\tf3.9\lib\site-packages\tensorflow\python\ops\gen_summary_ops.py", line 140, in create_summary_file_writer _result = pywrap_tfe.TFE_Py_FastPathExecute( UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xd5 in position 410: invalid continuation byte

时间: 2024-04-21 16:28:39 浏览: 23
这个错误看起来是TensorFlow写入事件文件时出现了问题。首先,你需要确认指定的路径是否正确,是否存在写入权限。如果路径不存在,需要手动创建。其次,你可以尝试更新TensorFlow和Keras等库的版本,或者使用其他的TensorFlow版本。最后,还可以尝试使用其他的写入器(如`tf.summary.FileWriter`)来代替`keras.callbacks.TensorBoard`,以检查是否可以解决问题。
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W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1680] Invalid argument: required broadcastable shapes

这个错误通常表示在 TensorFlow 计算图中的某个节点上,需要广播形状,但是输入的形状不兼容。具体地说,某个操作需要输入具有相同形状或可广播到相同形状的张量,但是输入的张量形状不兼容,因此 TensorFlow 报告了该错误。 要解决此错误,您需要检查操作的输入张量的形状,并确保它们具有相同的形状或可广播到相同的形状。您可以使用 TensorFlow 的广播机制来扩展张量的形状,以便它们具有相同的形状。如果您需要更进一步的帮助,请提供更多的代码和上下文信息。

Node: 'mean_squared_error/SquaredDifference' required broadcastable shapes [[{{node mean_squared_error/SquaredDifference}}]] [Op:__inference_train_function_2983] 2023-05-22 22:06:16.671412: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:368] Loaded cuDNN version 8901 2023-05-22 22:06:18.052867: W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1733] INVALID_ARGUMENT: required broadcastable shapes根据这个参数应该修改哪个参数

根据错误提示,需要修改的参数是输入数据的形状和大小,以便使它们可以广播到相同的形状。您可以检查您的输入数据和模型的输入形状是否匹配,并尝试调整它们以满足广播要求。您还可以尝试使用`tf.expand_dims()`函数来增加维度,以便使它们可以广播到相同的形状。另外,您还可以在模型中添加一个Reshape层或Flatten层来调整输入数据的形状。

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Epoch 1/10 2023-07-22 21:56:00.836220: W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1807] OP_REQUIRES failed at cast_op.cc:121 : UNIMPLEMENTED: Cast string to int64 is not supported Traceback (most recent call last): File "d:\AI\1.py", line 37, in <module> model.fit(images, labels, epochs=10, validation_split=0.2) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 70, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "D:\AI\env\lib\site-packages\tensorflow\python\eager\execute.py", line 52, in quick_execute tensors = pywrap_tfe.TFE_Py_Execute(ctx._handle, device_name, op_name, tensorflow.python.framework.errors_impl.UnimplementedError: Graph execution error: Detected at node 'sparse_categorical_crossentropy/Cast' defined at (most recent call last): File "d:\AI\1.py", line 37, in <module> model.fit(images, labels, epochs=10, validation_split=0.2) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 65, in error_handler return fn(*args, **kwargs) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1685, in fit tmp_logs = self.train_function(iterator) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1284, in train_function return step_function(self, iterator) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1268, in step_function outputs = model.distribute_strategy.run(run_step, args=(data,)) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1249, in run_step outputs = model.train_step(data) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1051, in train_step loss = self.compute_loss(x, y, y_pred, sample_weight) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1109, in compute_loss return self.compiled_loss( File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\engine\compile_utils.py", line 265, in __call__ loss_value = loss_obj(y_t, y_p, sample_weight=sw) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\losses.py", line 142, in __call__ losses = call_fn(y_true, y_pred) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\losses.py", line 268, in call return ag_fn(y_true, y_pred, **self._fn_kwargs) File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\losses.py", line 2078, in sparse_categorical_crossentropy return backend.sparse_categorical_crossentropy( File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\backend.py", line 5610, in sparse_categorical_crossentropy target = cast(target, "int64") File "D:\AI\env\lib\site-packages\keras\backend.py", line 2304, in cast return tf.cast(x, dtype) Node: 'sparse_categorical_crossentropy/Cast' Cast string to int64 is not supported [[{{node sparse_categorical_crossentropy/Cast}}]] [Op:__inference_train_function_1010]

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