tensor2tensor中张量的打印形状

Question

我试图使用tensor2tensor打印张量的形状(运行基本的转换器代码)。我看到了"?“在形状上。我试着做以下几件事：

    #with tf.Session() as sess:
    #  print(sess.run(x).shape)

但这给了我一个错误

cannot assign a device for operation transformer/parallel_0/transformer/Identity: {{node transformer/parallel_0/transformer/Identity}} was explicitly assigned to /device:GPU:0 but available devices are [ /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0 ]. Make sure the device specification refers to a valid device.
         [[transformer/parallel_0/transformer/Identity]]

我也尝试过使用tf.print(tf.shape(x))，但是没有打印任何东西

我正在运行命令：

t2t-decoder \
  --data_dir=$DATA_DIR \
  --problem=$PROBLEM \
  --model=$MODEL \
  --hparams_set=$HPARAMS \
  --output_dir=$TRAIN_DIR \
  --decode_hparams="beam_size=$BEAM_SIZE,alpha=$ALPHA" \
  --decode_from_file=$DECODE_FILE \
  --decode_to_file=translation.en

我对tensorflow不太了解，但我看到它们被使用了？

tf.compat.v1.train.MonitoredSession(
            session_creator=tf.compat.v1.train.ChiefSessionCreator(

在这种情况下，如何打印张量的形状？救命啊！

Answer 1

无法分配用于操作转换器/并行_0/转换器/标识的设备：{{节点转换器/并行_0/转换器/标识}被显式地分配给/device:GPU:0，但是可用的设备是/job:localhost/replica:0/task:0/ device :CPU:0。确保设备规范引用有效的设备。[变压器/并联_0/变压器/身份]

错误告诉您，您的代码试图在GPU上运行，但无法找到或访问它。您是否安装了tensorflow或tensorflow-gpu？如果你想使用你的GPU，你想要的就是后者。

如果您已经安装了tensorflow-gpu，并且错误仍然存在，那么您可能需要检查tensroflow/cuda/python的版本兼容性。Here is how you can do that.