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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Valutazione
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Idoneità per principianti
- 25/100
- Tipo di issue
- Bug
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Ferma
- Stack tecnologico
- python, tensorflow
- Ambito
- machine-learning, security
Direzione di ricerca
Inizia riproducendo il ValueError segnalato dall’integrazione di Differential Privacy, confrontando la microbatch size funzionante pari a 1 con valori maggiori e verificando la configurazione di batch size. Traccia le operazioni Reshape e weighted-loss segnalate per identificare quale dimensione deve essere divisibile per 50. Il lavoro è completato quando l’integrazione funziona con la microbatch size prevista senza l’errore di reshape.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
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,?].
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 2k
- Fork
- 477
- Merge medio
- 17h 24m
- PR unite (30g)
- 4
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Nessun modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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