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运行以下代码时，出现错误。有谁能帮助我吗？我正在使用 TensorFlow 2.1.0

import pandas as pd
import numpy as np
import tensorflow as tf
import tensorflow_hub as hub
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'

print("GPU is", "available" if tf.test.is_gpu_available() else "NOT AVAILABLE")

tweets = pd.read_csv('dataset.csv')
print(tweets.columns)
labels = tweets[['Sentiment']]
tweets = tweets[['SentimentText']]
tweets = tweets['SentimentText'].to_numpy()
embed = hub.KerasLayer("./model",  output_shape=[20],  input_shape=[],dtype=tf.string)
tf.compat.v1.logging.set_verbosity(tf.compat.v1.logging.ERROR)
with tf.compat.v1.Session() as sess:
     sess.run([tf.compat.v1.global_variables_initializer()])
     sess.run(embed(tweets))

我收到以下错误：

_override_gradient_function 中的文件“/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/python/framework/ops.py”，第 4727 行，断言不是 self._gradient_function_map

断言错误

错误图片

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2 回答 2

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我也遇到了这个问题。用tensorflow==2.0.0解决了（我原来是用tensorflow==2.1.0）

于 2020-03-02T12:40:46.170 回答
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为了社区的利益，在答案部分指定解决方案（即使在评论部分中提到了）。

在这种特定情况下，reducing the length of dataset has resolved the error但一般来说，提供相应预训练模型的 URL 是一种很好的做法，这样可以轻松检查该模型的属性，包括版本兼容性，这也提高了可读性。

于 2020-03-05T06:36:56.483 回答