使用MirroredStrategy时出现AssertionError：isinstance（x，dataset_ops.DatasetV2）

Question

我正在尝试使用MirroredStrategy来使用两个Titan Xp GPU来适应我的顺序模型。我在Ubuntu 16.04上使用tensorflow 2.0 alpha。

我成功地从tensorflow文档中运行了代码片段：

from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals
import tensorflow as tf

mirrored_strategy = tf.distribute.MirroredStrategy()
  with mirrored_strategy.scope():
  model = tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Dense(1, input_shape=(1,))])
  model.compile(loss='mse', optimizer='sgd')

dataset = tf.data.Dataset.from_tensors(([1.], [1.])).repeat(100).batch(10)
model.fit(dataset, epochs=2)
model.evaluate(dataset)

但是，当我尝试训练我的数据时，它是一个稀疏的形状矩阵（使用adam优化器和二进制交叉熵）：

Shape X_train: (91422, 65545)
Shape y_train: (91422, 1)

我在_distribution_standardize_user_data中收到断言错误

assert isinstance(x, dataset_ops.DatasetV2)

在tensoflow代码中，training.py中的 2166行似乎引起了此断言错误。

有人可以向我解释我的数据可能是什么问题吗？

Answer 1

似乎您正在将数据集输入 model.fit，model.fit 需要一个 numpy.ndarray。