InvalidArgumentError
是 TensorFlow 中常见的错误类型之一,表示传递给操作的参数无效。具体到你提到的错误信息 InvalidArgumentError: 默认MaxPoolingOp仅支持设备类型CPU上的NHWC
,这涉及到 TensorFlow 中的张量布局和设备类型。
[batch, height, width, channels]
。[batch, channels, height, width]
。这个错误的原因在于你尝试在 GPU 上使用默认的 MaxPoolingOp
,而该操作默认仅支持 CPU 上的 NHWC 布局。
要解决这个问题,你可以尝试以下几种方法:
将张量的布局从 NCHW 转换为 NHWC。
import tensorflow as tf
# 假设 x 是一个 NCHW 格式的张量
x = tf.random.normal([1, 3, 224, 224])
# 将其转换为 NHWC 格式
x_nhwc = tf.transpose(x, perm=[0, 2, 3, 1])
# 现在可以使用 MaxPoolingOp
pool = tf.nn.max_pool(x_nhwc, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')
如果你坚持在 GPU 上运行,可以尝试使用 tf.nn.max_pool2d
,它会自动处理布局转换。
import tensorflow as tf
# 假设 x 是一个 NCHW 格式的张量
x = tf.random.normal([1, 3, 224, 224])
# 使用 tf.nn.max_pool2d,它会自动处理布局转换
pool = tf.nn.max_pool2d(x, ksize=2, strides=2, padding='SAME')
如果你确实需要在 GPU 上使用 NHWC 布局,可以尝试强制指定设备。
import tensorflow as tf
with tf.device('/CPU:0'):
x_nhwc = tf.random.normal([1, 224, 224, 3])
pool = tf.nn.max_pool(x_nhwc, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')
通过以上方法,你应该能够解决 InvalidArgumentError: 默认MaxPoolingOp仅支持设备类型CPU上的NHWC
这个问题。
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