这个错误信息表明在使用TensorFlow的tf.io.parse_example
函数时,输入张量的形状等级(rank)不正确。具体来说,tf.io.parse_example
函数期望输入的张量具有等级为1(即向量),但实际输入的张量等级为0(即标量)。
以下是一些可能的解决方案和调试步骤:
确保你传递给tf.io.parse_example
的输入数据是一个批次(batch)的张量,而不是单个样本。
# 错误示例
example_proto = tf.constant([b'example_proto_data'])
parsed_tensors = tf.io.parse_example(example_proto, feature_description)
# 正确示例
example_protos = tf.constant([b'example_proto_data_1', b'example_proto_data_2'])
parsed_tensors = tf.io.parse_example(example_protos, feature_description)
确保你提供的特征描述(feature_description
)与输入数据的格式匹配。
feature_description = {
'feature_name': tf.io.FixedLenFeature([], tf.string),
# 添加其他特征描述
}
打印输入数据的形状以确认其等级。
print(example_protos.shape) # 应该输出 (batch_size,)
以下是一个完整的示例,展示了如何正确使用tf.io.parse_example
:
import tensorflow as tf
# 示例数据
example_protos = tf.constant([
b'feature_name:value1',
b'feature_name:value2'
])
# 特征描述
feature_description = {
'feature_name': tf.io.FixedLenFeature([], tf.string),
}
# 解析示例
parsed_tensors = tf.io.parse_example(example_protos, feature_description)
# 打印解析结果
print(parsed_tensors)
确保传递给tf.io.parse_example
的输入数据是一个批次(batch)的张量,并且特征描述与输入数据的格式匹配。通过这些步骤,你应该能够解决形状等级不匹配的问题。
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