我看到其他人也遇到此错误，我尝试按照步骤解决，但仍然收到此错误。“运行时错误：输入和参数张量不在同一设备上，在 cpu 处找到输入张量，在 cuda:0 处找到参数张量”
我运行 model.to(device) 和 input_seq.to(device)。错误表示它在 CPU 上找到了输入张量，但所有输入数据都应位于具有 input_seq.to(device) 的 GPU 上。下面是填写代码
text = ['hey how are you','good i am fine','have a nice day']
# Join all the sentences together and extract the unique characters from the combined sentences
chars = set(''.join(text))
# Creating a dictionary that maps integers to the characters
int2char = dict(enumerate(chars))
# Creating another dictionary that maps characters to integers
char2int = {char: ind for ind, char in int2char.items()}
# Finding the length …我想检查一个数组中是否有相同的值。一个例子如下。
array1 = np.array([1,1,1,1,1]) would return True
array2 = np.array([1,0,1,0,1]) would return False
我知道如何检查数组中的所有值是否等于某个值。但我想检查数组中的所有值是否彼此相等，无论值是什么。有没有办法只用 Numpy 来做到这一点而不创建函数？
我正在尝试在 Tensorflow 中训练模型并收到错误：
Attribute Error: 'method' object has no attribute '_from_serialized'
这是我复制并看到工作的代码。
看来和我的tensorflow版本和python版本的兼容性有关系。我可以运行其他模型，但当我尝试跟踪自定义指标时似乎会发生此错误。
Tensorflow-GPU 和 python 的最新兼容版本是什么，可以在跟踪自定义指标的同时运行模型？
我检查了 Tensorflow 提供的表格，这些版本应该是兼容的。
我当前的Tensorflow版本是2.10.0 Python版本是3.9.6。
是否还有其他原因可能导致此错误。我创建了多个具有不同版本的环境，但仍然收到此错误。
import os
import pickle
from tensorflow.keras import Model
from tensorflow.keras.layers import Input, Conv2D, ReLU, BatchNormalization, \
Flatten, Dense, Reshape, Conv2DTranspose, Activation, Lambda
from tensorflow.keras import backend as K
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from tensorflow.keras.losses import MeanSquaredError
import numpy as np
import tensorflow as tf
class VAE:
"""
VAE represents a Deep Convolutional variational autoencoder architecture
with mirrored …