Tensorflow“不完整的形状”是什么意思？

Question

我正在查看tensorflow日志并发现以下行：

4 ops no flops stats due to incomplete shapes. Consider passing run_meta to use run_time shapes.

此消息似乎来自以下代码：

4 ops no flops stats due to incomplete shapes. Consider passing run_meta to use run_time shapes.

在与GRU类似的情况下，日志中的此行不会出现。因此，我认为错误不是由批量大小引起的。你能解释一下这是什么吗？另外，如何添加“ run_meta”属性？谢谢。

Answer 1

'...由于形状不完整而没有 flops stats' 意味着您对某些变量有未知的 [形状] 信息，例如，当您处理可变批量大小（[无] 形状）或任意时间量的 tf.while_loop 等时.

根据官方tfprof文档（来源）：

• 它必须知道 RegisterStatistics('flops') 的“形状”信息才能计算统计信息。-run_meta_path如果形状仅在运行时已知，则建议传入。tfprof 可以使用 RunMetadata 中的运行时形状信息填充缺失的形状。

至于 RunMetadata，tensorflow 中有一个tf.RunMetadata()op，应该就是你需要的。通常你将它传递给一个sess.run()操作。

对此的解决方案是在运行时传递 RunMetadata，届时将定义所有形状。

# Generate the RunMetadata that contains the memory and timing information.
#
# Note: When run on GPU, a kernel is first scheduled (enqueued) and then
#       executed asynchronously. tfprof only tracks the execution time.
#
run_metadata = tf.RunMetadata()
with tf.Session() as sess:
  _ = sess.run(train_op,
               options=tf.RunOptions(trace_level=tf.RunOptions.FULL_TRACE),
               run_metadata=run_metadata)

希望这可以帮助。