使用tensorflow-GPU1.14和tf.distribute.MirroredStrategy()的自定义训练循环产生ValueError

使用tensorflow-GPU1.14和tf.distribute.MirroredStrategy()的自定义训练循环产生ValueError是由于以下原因之一引起的：

1. TensorFlow版本不兼容：可能是由于使用的tensorflow-GPU版本与tf.distribute.MirroredStrategy()不兼容导致的。建议使用兼容的TensorFlow版本，并确保正确安装了GPU驱动程序和CUDA。
2. 硬件配置问题：由于使用了tf.distribute.MirroredStrategy()进行分布式训练，可能是由于硬件配置问题导致的。确保您的系统拥有多个GPU，并且这些GPU已正确配置和连接。
3. 数据分布不均匀：在使用tf.distribute.MirroredStrategy()进行分布式训练时，如果数据分布不均匀，可能会导致ValueError。确保数据在不同GPU上均匀分布，可以考虑使用tf.data.Dataset的相关函数进行数据预处理。
4. 训练代码错误：自定义训练循环中可能存在代码错误，导致产生ValueError。请检查您的训练代码逻辑，确保没有错误。

为了更好地解决这个问题，您可以尝试以下方法：

1. 更新TensorFlow版本：确保您使用的TensorFlow版本与tf.distribute.MirroredStrategy()兼容。
2. 检查硬件配置：确保您的系统具有多个可用的GPU，并且它们已正确配置和连接。您可以使用nvidia-smi命令来检查GPU的状态和配置情况。
3. 调整数据分布：确保数据在不同GPU上均匀分布，可以使用tf.data.Dataset的相关函数进行数据预处理。
4. 仔细检查训练代码：检查您的自定义训练循环代码，确保没有错误。可以逐步注释掉部分代码进行调试，以确定问题所在。

关于TensorFlow-GPU和tf.distribute.MirroredStrategy()的更多信息，您可以参考以下链接：

• TensorFlow-GPU: https://tensorflow.google.cn/guide/gpu
• tf.distribute.MirroredStrategy(): https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/distribute/MirroredStrategy