Я не понимаю, что не так InvalidArgumentError: Conv2DCustomBackpropInputOp поддерживает только NHWC - PullRequest
Новая
       134

Я не понимаю, что не так InvalidArgumentError: Conv2DCustomBackpropInputOp поддерживает только NHWC

1 голос
/ 06 марта 2020

Я пытаюсь выполнить этот пример записной книжки с модуляцией https://github.com/radioML/examples/blob/master/modulation_recognition/RML2016.10a_VTCNN2_example.ipynb

После выполнения этого 

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten, Conv2D, MaxPooling2D , Reshape , ZeroPadding2D,BatchNormalization
from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping


model = Sequential()

model.add(Reshape([1]+in_shp, input_shape=in_shp))

model.add(ZeroPadding2D((0, 2), data_format="channels_first"))
model.add(Conv2D(256, (1,3), data_format="channels_first"))
model.add(Dropout(0.5))

model.add(ZeroPadding2D((0, 1), data_format="channels_first"))
model.add(Conv2D(80, (2 ,3), data_format="channels_first" , activation="relu"))

model.add(Dropout(0.5))

model.add(Flatten())
model.add(Dense(256, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))

model.add(Dense(len(classes) , activation='softmax'))
model.add(Activation('softmax'))
model.add(Reshape([len(classes)]))

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model.summary()

я получаю это 

Model: "sequential_4"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
reshape_7 (Reshape)          (None, 1, 2, 128)         0         
_________________________________________________________________
zero_padding2d_8 (ZeroPaddin (None, 1, 2, 132)         0         
_________________________________________________________________
conv2d_8 (Conv2D)            (None, 256, 2, 130)       1024      
_________________________________________________________________
dropout_10 (Dropout)         (None, 256, 2, 130)       0         
_________________________________________________________________
zero_padding2d_9 (ZeroPaddin (None, 256, 2, 132)       0         
_________________________________________________________________
conv2d_9 (Conv2D)            (None, 80, 1, 130)        122960    
_________________________________________________________________
dropout_11 (Dropout)         (None, 80, 1, 130)        0         
_________________________________________________________________
flatten_3 (Flatten)          (None, 10400)             0         
_________________________________________________________________
dense_6 (Dense)              (None, 256)               2662656   
_________________________________________________________________
dropout_12 (Dropout)         (None, 256)               0         
_________________________________________________________________
dense_7 (Dense)              (None, 11)                2827      
_________________________________________________________________
activation_3 (Activation)    (None, 11)                0         
_________________________________________________________________
reshape_8 (Reshape)          (None, 11)                0         
=================================================================
Total params: 2,789,467
Trainable params: 2,789,467
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

и затем при запуске этого 

model_fit(model, X_train, Y_train, test_idx)

я получаю эту ошибку 

**InvalidArgumentError:  Conv2DCustomBackpropInputOp only supports NHWC.**
     [[node Conv2DBackpropInput (defined at <ipython-input-17-9cd1191bc59a>:3) ]] [Op:__inference_distributed_function_3032]

Function call stack:
distributed_function

Когда я запускаю тот же код на других машинах, он работает. Поэтому я удалил Anaconda, Keras, TensorFlow и переустановил все. 

inp_shp = [2, 128]
X_train.shape = (110000, 2, 128)

1 Ответ

0 голосов
/ 06 марта 2020

NHW C означает Num_samples x Высота x Ширина x Каналы .

У вас есть X_train.shape = (110000, 2, 128), но то, что вы должны передать модели, должно быть в этой форме X_train.shape = (110000, 2, 128, 1), если у вас есть изображения в оттенках серого, и X_train.shape = (110000, 2, 128, 3), если они являются изображениями RGB. Вы inp_shape также должны измениться.

...