无法采用未知等级的Shape的长度 [英] Cannot take the length of Shape with unknown rank

问题描述

我有一个神经网络，它来自一个 tf.data 数据生成器和一个 tf.keras 模型，如下所示（简化的版本，因为它太长了）：

dataset = ...

使用 next_x 方法的 tf.data.Dataset 对象为 x_train 迭代器和 next_y 调用 get_next 方法为 y_train 迭代器调用 get_next 。每个标签都是一个（1，67）数组，形式为一格。

图层：

  input_tensor = tf.keras.layers.Input（shape =（240，240，3））＃x的暗淡
输出= tf.keras.layers.Flatten（）（input_tensor）
 output = tf.keras.Dense（67，activation ='softmax'）（output）＃67是
  

型号：

  model = tf .keras.models.Model（输入=输入张量，输出=预测）
 model.compile（optimizer = tf.train.AdamOptimizer（），loss = tf.losses.softmax_cross_entropy，metrics = ['accuracy']）
 model.fit_generator（gen（dataset.next_x（），dataset.next_y（）），steps_per_epochs = 100）
  

gen 的定义如下：

  def gen [x，y）：
而True：
收益率（x，y）
  

我的问题是，当我尝试运行它时，在 model.fit 部分出现错误：

ValueError：不能


解决方案

我发现了问题所在。实际上，在产生它之前，我必须在 tf.Session 中进行运行的下一批。
这是它的工作方式（我不会编写其余代码，因为它保持不变）：

  model.fit_generator（gen（），steps_per_epochs = 100）
 
 def gen（）：
，其中tf.Session（）为sess：
 next_x = dataset.next_x（ ）
 next_y =数据集.next_y（）
而True：
 x_batch = sess.run（next_x）
 y_batch = sess.run（next_y）
收益x_batch y_batch 
  




I have a neural network, from a tf.data data generator and a tf.keras model, as follows (a simplified version-because it would be too long):

dataset = ...

A tf.data.Dataset object that with the next_x method calls the get_next for the x_train iterator and for the next_y method calls the get_next for the y_train iterator. Each label is a (1, 67) array in one-hot form.

Layers:

input_tensor = tf.keras.layers.Input(shape=(240, 240, 3))  # dim of x
output = tf.keras.layers.Flatten()(input_tensor)
output= tf.keras.Dense(67, activation='softmax')(output)  # 67 is the number of classes

Model:

model = tf.keras.models.Model(inputs=input_tensor, outputs=prediction)
model.compile(optimizer=tf.train.AdamOptimizer(), loss=tf.losses.softmax_cross_entropy, metrics=['accuracy'])
model.fit_generator(gen(dataset.next_x(), dataset.next_y()), steps_per_epochs=100)

gen is defined like this:

def gen(x, y):
    while True:
        yield(x, y)

My problem is that when I try to run it, I get an error in the model.fit part:

ValueError: Cannot take the length of Shape with unknown rank.

Any ideas are appreciated!

解决方案

I found out what was wrong. Actually I have to run next batch in a tf.Session before yielding it. Here is how it works (I don't write the rest of the code, since it stays the same):

model.fit_generator(gen(), steps_per_epochs=100)

def gen():
    with tf.Session() as sess:
        next_x = dataset.next_x()
        next_y = dataset.next_y()
        while True:
            x_batch = sess.run(next_x)
            y_batch = sess.run(next_y)
            yield x_batch, y_batch

这篇关于无法采用未知等级的Shape的长度的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！