InvalidArgumentError:索引[120，2]= -1不在Keras中的[0，10]中
InvalidArgumentError:索引[120，2]= -1不在Keras中的[0，10]中是一个错误信息，它表示在使用Keras进行编程时，出现了一个无效的参数错误。具体来说，索引[120，2]的值为-1，但是在Keras中的范围应该是[0，10]。
要解决这个错误，可以采取以下步骤：
- 检查代码：仔细检查代码，特别是与索引相关的部分。确保索引的值在合法范围内，并且没有错误的赋值操作。
- 检查数据：如果索引是用于访问数据集中的元素，那么请确保数据集中存在索引所指定的元素。可以打印出数据集的相关信息，检查索引是否正确。
- 检查模型：如果索引是用于访问模型中的层或节点，那么请确保模型中存在索引所指定的层或节点。可以打印出模型的结构，检查索引是否正确。
- 检查输入：如果索引是用于访问输入数据的维度或通道，那么请确保输入数据的维度和通道数与索引所指定的范围相匹配。可以打印出输入数据的相关信息，检查索引是否正确。
如果以上步骤都没有解决问题，可以尝试以下方法：
- 更新Keras版本：检查当前使用的Keras版本是否是最新的稳定版本。可以通过升级Keras来修复一些已知的错误和问题。
- 查找文档和社区：在Keras的官方文档、论坛或社区中搜索相关错误信息，看看是否有其他开发者遇到过类似的问题，并且有没有解决方案可供参考。
- 提交问题：如果以上方法都没有解决问题，可以将错误信息、相关代码和数据，以及使用的Keras版本等详细信息提交给Keras的开发团队或社区，寻求帮助和支持。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云人工智能平台：https://cloud.tencent.com/product/ai
- 腾讯云云服务器：https://cloud.tencent.com/product/cvm
- 腾讯云数据库：https://cloud.tencent.com/product/cdb
- 腾讯云存储服务：https://cloud.tencent.com/product/cos
- 腾讯云区块链服务：https://cloud.tencent.com/product/baas
- 腾讯云音视频处理：https://cloud.tencent.com/product/mps
- 腾讯云物联网平台：https://cloud.tencent.com/product/iot
- 腾讯云移动开发平台：https://cloud.tencent.com/product/mpe
- 腾讯云云原生应用平台：https://cloud.tencent.com/product/tke
- 腾讯云网络安全服务：https://cloud.tencent.com/product/ddos
相关·内容
我是Keras的新手，我正在尝试使用以下参数训练LSTM网络，但是，我得到了以下错误 InvalidArgumentError: indices[120,2] = -1 is not in [0,home/jpandeinge/anaconda3/lib/python3.7/contextlib.py:112)
train_function 下面是我的代码片段
浏览 106提问于2021-01-15得票数 0
我在ubuntu和python 3.5上使用的是tensorflow 1.0 CPU。只要输出的数量小于10，它就能正常工作。当输出的数量大于10时，我会得到错误：
InvalidArgumentError (see above for traceback): indices[1] = 10 is not in [0, 10)
浏览 4提问于2017-03-03得票数 3
我正在接受一个InvalidArgumentError，同时试图训练一个在Keras中实现的深度学习模型。我在Keras和TensorFlow中搜索过类似的问题，但是由于无法找到索引，我的错误消息似乎是不寻常的。下面是错误消息。tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError：指示符427，9= -2147483648不在[0,
浏览 0提问于2018-04-30得票数 5
回答已采纳
我有使用keras 1.2和tensorflow 1.1的代码。我已经运行过了，但出错了import kerasfrom keras import initializersfrom keras.models import Sequential, Model, load_model, save_model
from keras.layers.core import De
浏览 2提问于2019-01-14得票数 12
回答已采纳
这个问题与：[InvalidArgumentError (回溯见上文)：indices1 = 10不在中有关，我需要它作为R，因此比在上面的链接中给出的另一个解决方案。12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43
如何更改索引，使其从0开始，而不是从text_tokenizer中的1开始？
浏览 2提问于2018-10-24得票数 4
回答已采纳
1回答
我的问题是，只要我想要根据数据分割(model.fit(...))来训练模型，我就会出错。InvalidArgumentError: indices [0] = 261429 is not in [0, 235061)from tensorflow.keras import layersfrom(), optimiz
浏览 1提问于2020-09-21得票数 3
回答已采纳
当试图使用keras训练模型时，得到了这个错误。InvalidArgumentError:指示符48，2= 5388不在[0,5388]中
validation_steps = val_samples//batch_size)
1<
浏览 1提问于2019-02-26得票数 0
回答已采纳
然而，当我尝试将模型与我的训练/验证数据集相匹配时，我得到了下面的奇怪的invalid argument error：
我对keras框架并不熟悉，也不太了解这个错误
浏览 1提问于2019-03-11得票数 0
回答已采纳
我有一个可能包含负条目的索引向量。我如何在tf.gather中使用这个？我的方法idx = tf.constant([-1, 1, 2]) condition = idx >= 0,x = tf.gather(params, idx),) InvalidArgumentError: in = -1不在[0，5) Op:Gat
浏览 5提问于2022-08-16得票数 0
回答已采纳
我正在尝试使用Tensorflow 2.0.0的Keras和Tensorflow Datasets API来预测从多维输入到多维输出。下面是我的示例代码，我也在a Colab notebook上复制了它，你可以运行它： import tensorflow as tflabel = [[3,4,5], [33,44,55]]model = tf.ker
浏览 6提问于2019-12-11得票数 0
2回答
我正在尝试构建一个Keras模型model_B，它输出另一个Keras模型model_A的输出。现在，model_A的输出是从来自不同词汇量的多个层的几个张量的级联计算出来的。但是，当我在同一数据集上对model_B进行培训时，会出现以下错误：
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: indices1=3不在[0，
浏览 1提问于2019-11-05得票数 3
回答已采纳
可复制的最低限度代码：import picklepickle.dumps(tensorflow.keras.layers.StringLookup())2.8.0InvalidArgumentError Traceback__version
浏览 4提问于2022-05-02得票数 2
回答已采纳
1回答
我在使用用函数API编写的keras RNN进行掩蔽时遇到了一些问题。其想法是用形状(batch_size，timesteps，100)掩盖张量，零填充，并将其输入到SimpleRNN中。InvalidArgumentError：
InvalidArgumentError:这两种形状的尺寸1必须相等，但都是20和2000。通过将输入的形状更改为(None, 1) --一个连续的输入，其中每个元素都是一个整数，而不是
浏览 1提问于2020-01-25得票数 1
回答已采纳
我试图将基于LSTM的Seq2Seq tf.keras模型移植到tensorflow 2.0就好像它在期待一个单字作为参数，但是我需要它来解码一个完整的句子(我的句子是正确的单词索引序列，长度为24)。:此代码用于工作，与TF 1.15上的完全一样
InvalidArgumentError: [_Derived_] Input
浏览 1提问于2019-11-17得票数 3
下面是一个简单的tensorflow函数API模型。input1 = tf.keras.layers.Input(shape=(2,), dtype='float32')model = tf.keras.Model(inputs=input1, outputs=output1)
在函数API的一些例子中
浏览 4提问于2020-02-22得票数 0
回答已采纳
对于下面的代码，为什么TF2.0中的模型预测可以工作，但模型(数据)失败？from tensorflow.keras import layers,Inputinput_layer = Input(1)d2 = layers.Dense(3, activation='relu')(d1)
mo
浏览 0提问于2020-03-03得票数 1
我的keras编解码码在cpu上工作得很好。但是在gpu上，除了1之外，我不能用batch_size启动它！这很奇怪。即使在这种拟合中不使用批处理大小参数，我也会得到：我可以用我想要的任何batch_size运行许多其他程序。
浏览 1提问于2018-10-28得票数 2
我实例化了一个类，在传入parameters.saying时得到一些错误，表明数据类型接收到的不是预期的类型class PositionalEmbedding(tf.keras.Model): super(PositionalEmbedding,self(20,0)
InvalidArgumentError回溯(最近一次调用) in
浏览 0提问于2019-08-23得票数 1
这是LSTM的训练部分，我没有得到什么是wrong.Here，首先我输入并嵌入了单词和字符。,verbose=1) InvalidArgumentError: indices[/
浏览 0提问于2019-11-16得票数 0
最小示例如下所示from keras.layers import Dense, Input, Lambda, Concatenate # 2 branches branch = [[0,10在这里，我们使用keras中的Lambda层来进行分离。但是
浏览 1提问于2019-07-18得票数 1
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
