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 08:28:39 浏览: 84
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。