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我的问题与this有关和 this一个在这里。我在 Windows 和 Python 3.7.8 和 Tensorflow 2.2.0 上使用 PyCharm:
print (sys.version)
3.7.8 (tags/v3.7.8:4b47a5b6ba, Jun 28 2020, 08:53:46) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)]
print(tf.__version__)
2.2.0
当我从这个
colab 运行此代码时教程:
import os
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds
(raw_train, raw_validation, raw_test), metadata = tfds.load(
'cats_vs_dogs',
split=['train[:80%]', 'train[80%:90%]', 'train[90%:]'],
with_info=True,
as_supervised=True,
)
IMG_SIZE = 160 # All images will be resized to 160x160
def format_example(image, label):
image = tf.cast(image, tf.float32)
image = (image/127.5) - 1
image = tf.image.resize(image, (IMG_SIZE, IMG_SIZE))
return image, label
然后尝试运行这一行:
train = raw_train.map(format_example)
我收到警告:
WARNING:tensorflow:AutoGraph could not transform <function format_example at 0x00000265A2DB4E58> and will run it as-is.
Please report this to the TensorFlow team. When filing the bug, set the verbosity to 10 (on Linux, `export AUTOGRAPH_VERBOSITY=10`) and attach the full output.
Cause: Unable to locate the source code of <function format_example at 0x00000265A2DB4E58>. Note that functions defined in certain environments, like the interactive Python shell do not expose their source code. If that is the case, you should to define them in a .py source file. If you are certain the code is graph-compatible, wrap the call using @tf.autograph.do_not_convert. Original error: could not get source code
To silence this warning, decorate the function with @tf.autograph.experimental.do_not_convert
我只有在本地电脑上使用 PyCharm 时才会收到此警告。当我在 colab 中运行它时没有问题。这里有什么问题,这是相关的还是我可以忽略警告?
最佳答案
像 OP 一样,我在 JupyterLab 中收到此警告,但在 Colab 中没有。但这只有在我使用 lambda 时才会发生。
train = raw_train.map(lambda x: x)
如果我使用像 OP 在这里所做的命名函数,警告就会消失。
train = raw_train.map(format_example)
DataSet.map()
即使您处于急切模式,也始终构建图形。我认为图形构建器遇到了某种困惑。
关于python - 警告 :tensorflow:AutoGraph could not transform <function format_example at . ..> 并将按原样运行,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/62931610/
阅读this和 this answer我知道对于 TensorFlow-2.0 上的非动态模型,Keras 会使用 AutoGraph。但是现在编写一个回调来获取训练期间变量的历史记录, class
我正在使用 tensorflow 2.1 和 python 3.7 以下代码片段用于构建 tensorflow 图。当作为独立的 python 脚本执行时,代码运行没有错误。 (可能 tensorfl
在当前笔记本教程 (gpflow 2.0) 中,所有 @tf.function 标签都包含选项 签名=假,例如( https://gpflow.readthedocs.io/en/2.0.0-rc1/
我的问题与this有关和 this一个在这里。我在 Windows 和 Python 3.7.8 和 Tensorflow 2.2.0 上使用 PyCharm: print (sys.version)
通过 tf.function 和 autograph.to_graph 可以获得类似的结果。 然而,这似乎与版本有关。 例如函数(摘自官方指南): def square_if_positive(x):
所以,here它说间接修改不应该起作用,这意味着更改将是不可见的(隐形更改是什么意思?) 但是这段代码正确地计算了梯度: import tensorflow as tf class C: de
def train_one_step(): with tf.GradientTape() as tape: a = tf.random.normal([1, 3, 1])
我正在尝试运行 https://www.tensorflow.org/probability/examples/Probabilistic_Layers_VAE 中找到的代码. 我使用的是 Pytho
在下面的代码中,我绝对必须在 GPU 中执行完整的函数,而不需要一次跳转回 CPU。这是因为我有 4 个 CPU 核心,但我有 1200 个 cuda 核心。理论上,这是可能的,因为 tensorfl
我是一名优秀的程序员,十分优秀!