InvalidArgumentError:默认MaxPoolingOp仅支持设备类型CPU上的NHWC

基础概念

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。

张量布局

• NHWC: 表示张量的维度顺序为 [batch, height, width, channels]。
• NCHW: 表示张量的维度顺序为 [batch, channels, height, width]。

设备类型

• CPU: 中央处理器，通常用于通用计算。
• GPU: 图形处理器，适合大规模并行计算。

相关优势

• NHWC: 在某些情况下，特别是在 CPU 上，NHWC 布局可能更高效，因为它与某些操作的内存访问模式更匹配。
• NCHW: 在 GPU 上，NCHW 布局通常更高效，因为它与 CUDA 的内存访问模式更匹配。

类型与应用场景

• NHWC: 常用于 CPU 上的操作，特别是在需要与某些特定库或硬件加速器兼容的场景。
• NCHW: 常用于 GPU 上的操作，特别是在深度学习模型训练和推理中。

问题原因

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。

解决方法

要解决这个问题，你可以尝试以下几种方法：

方法一：更改张量布局

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')

方法二：使用 GPU 上支持的布局

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')

方法三：强制指定设备

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。