TensorFlow DataSet Loop бесконечный Will Model.predict ⇐ Python

[Anonymous]

Я использую этот код для настройки моего набора данных для обучения и прогнозирования: < /p>

Код: Выделить всё

train_dataset = train_dataset.batch(train_batch_sz)
train_dataset = train_dataset.repeat().prefetch(5)

test_dataset_sim = test_dataset
test_dataset = test_dataset.batch(test_batch_sz)
test_dataset = test_dataset.repeat().prefetch(5)
< /code>
Обучение работы отлично, но когда пришло время модели. Я представляю это из -за ".repeat ()", поэтому я пытаюсь: < /p>
model.predict(test_dataset)
< /code>
и получил эту ошибку: < /p>

ValueError: Exception encountered when calling Sequential.call().

Invalid input shape for input Tensor("data:0", shape=(24,), dtype=float32). Expected shape (None, 24), but input has incompatible shape (24,)

Arguments received by Sequential.call():
• inputs=tf.Tensor(shape=(24,), dtype=float32)
• training=False
• mask=None
File , line 35

---> 35 y_pred = model.predict(test_dataset_sim)
36 y_pred_classes = np.argmax(y_pred, axis=1)
37 y_pred_prob = np.max(y_pred, axis=1)
File /databricks/python/lib/python3.11/site-packages/keras/src/models/functional.py:285, in Functional._adjust_input_rank(self, flat_inputs)
283             adjusted.append(ops.expand_dims(x, axis=-1))
284             continue
--> 285     raise ValueError(
286         f"Invalid input shape for input {x}. Expected shape "
287         f"{ref_shape}, but input has incompatible shape {x.shape}"
288     )
289 # Add back metadata.
290 for i in range(len(flat_inputs)):
< /code>
Я изменяю свой набор данных на: < /p>
test_dataset_sim = test_dataset.batch(test_batch_sz)
< /code>
Я получил это предупреждение и не получаю весь свой шаг прогноза по мере необходимости < /p>
2025-03-10 21:05:32.085357: W tensorflow/core/framework/local_rendezvous.cc:404] Local rendezvous is aborting with status: OUT_OF_RANGE: End of sequence

Какой хороший способ заставить его работать правильно?

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/794 ... el-predict