TensorFlow - Entrée split_dim' du 'Split' Op a type float32 qui ne correspond pas au type attendu de int32

J'ai installé tensorflow utilisation de pip sur ubuntu 16.04 LTS, lors de l'exécution de ce code https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/blob/master/examples/3_NeuralNetworks/recurrent_network.py j'obtiens cette erreur

Successfully downloaded train-images-idx3-ubyte.gz 9912422 bytes. 
Extracting /tmp/data/train-images-idx3-ubyte.gz 
Successfully downloaded train-labels-idx1-ubyte.gz 28881 bytes. Extracting /tmp/data/train-labels-idx1-ubyte.gz 
Successfully downloaded t10k-images-idx3-ubyte.gz 1648877 bytes. 
Extracting /tmp/data/t10k-images-idx3-ubyte.gz
Successfully downloaded t10k-labels-idx1-ubyte.gz 4542 bytes. 
Extracting /tmp/data/t10k-labels-idx1-ubyte.gz 
Traceback (most recent call last): 
    File "deep.py", line 71, in <module>
        pred = RNN(x, weights, biases)   
    File "deep.py", line 60, in RNN
        x = tf.split(x, n_steps, 0)   
    File "/home/newuser/.local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/ops/array_ops.py", line 1234, in split
        name=name)   
    File "/home/newuser/.local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/ops/gen_array_ops.py", line 3241, in _split
    num_split=num_split, name=name)   
    File "/home/newuser/.local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/op_def_library.py", line 508, in apply_op
    (prefix, dtypes.as_dtype(input_arg.type).name)) 
TypeError: Input 'split_dim' of 'Split' Op has type float32 that does not match expected type of int32.

OriginalL'auteur user3218279 | 2017-01-25

  1. 34

    Il semble que vous utilisez une ancienne version de Tensorflow, et de la nécessité de mettre à jour à Tensorflow v0.12.0 ou au-dessus. L'erreur que vous obtenez est indiquant que le split_dim valeur dans votre tf.split fonction attend un entier, mais reçoit le tenseur x qui est de type float32.

    C'est parce que dans Tensorflow versions < 0.12.0 la fonction de répartition prend les arguments:

    x = tf.split(0, n_steps, x) # tf.split(axis, num_or_size_splits, value)

    Le tutoriel que vous travaillez à partir a été écrit pour les versions > 0.12.0, qui a été modifiée pour être compatible avec Numpy de la scission de la syntaxe:

    x = tf.split(x, n_steps, 0) # tf.split(value, num_or_size_splits, axis)

    Voir le changelog pour plus de détails:
    https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/64edd34ce69b4a8033af5d217cb8894105297d8a/RELEASE.md

    Salut alphaleonis, je suis en utilisant Tensorflow 0.12.0-rc0, mais il a encore ce genre de message d'erreur.
    Oui, Tensorflow 0.12.0-rc0 et 0.12.0-rc1 sont les pré-versions qui contiennent encore de l'ancienne syntaxe. La nouvelle syntaxe changement ne prendra pas effet jusqu'à ce v0.12.0. Vous pouvez voir quand le changement s'est engagé à le dépôt officiel ici: github.com/tensorflow/tensorflow/commit/...

    OriginalL'auteur alphaleonis

  2. 9

    C'est parce que l'argument de l'ordre a changé

    Vous pouvez voir l'émission ici : https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/6501

    Bienvenue à Débordement de Pile! Tandis que ceci peut théoriquement répondre à la question, il serait préférable pour inclure l'essentiel des éléments de réponse ici, et de fournir le lien de référence. En d'autres termes, quelle est la solution?
    Vous pouvez regarder ce lien (qui est mentionné dans le lien ci-dessus): github.com/tensorflow/tensorflow/blob/.... Tout ce que vous devez faire est d'écrire les arguments dans un ordre différent. comme ça: tf.split(valeur, num_or_size_splits, axe)

    OriginalL'auteur Arianto Wibowo