ValueError: Dimension size must be evenly divisible by 50 but is 1 for '{{node Reshape}} = Reshape[T=DT_FLOAT, Tshape=DT_INT32](
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Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 25/100
- Tipo de issue
- Error
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- python, tensorflow
- Área
- machine-learning, security
Línea de trabajo
Comienza reproduciendo el ValueError reportado de la integración de Differential Privacy, comparando el microbatch size funcional de 1 con valores mayores y comprobando la configuración de batch size. Sigue las operaciones Reshape y weighted-loss reportadas para identificar qué dimensión debe ser divisible por 50. Se considera completado cuando la integración funciona con el microbatch size previsto sin el error de reshape.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
I am trying to integrate Differential Privacy in my code, but the code is working fine only when I am using microbatch size as 1, other than that it is throwing the error. I even tried keeping it equal to the batch size. But the error is still not resolved.
EXACT ERROR:
ValueError: Dimension size must be evenly divisible by 50 but is 1 for '{{node Reshape}} = Reshape[T=DT_FLOAT, Tshape=DT_INT32](sparse_categorical_crossentropy/weighted_loss/value, Reshape/shape)' with input shapes: [], [2] and with input tensors computed as partial shapes: input[1] = [50,?].
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 2k
- Forks
- 477
- Merge medio
- 17 h 24 min
- PR fusionados (30 d)
- 4
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Sin plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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