问题类型
Bug
你是否在TF nightly版本中复现了这个bug?
是的
问题来源
source
Tensorflow版本
2.13.0.dev20230204
自定义代码
是的
OS平台和发行版
- 无响应*
移动设备
- 无响应*
Python版本
- 无响应*
Bazel版本
- 无响应*
GCC/编译器版本
- 无响应*
CUDA/cuDNN版本
- 无响应*
GPU型号和内存大小
- 无响应*
当前行为?
Modifying the original tensor can change the value of the copied tensor. This buggy behavior is unstable so we run it 100 times to reproduce. The bug only happens on the CPU.
重现问题的独立代码
import tensorflow as tf
import numpy as np
for _ in range(100):
with tf.device("cpu"):
x = np.arange(10)
x_copy = tf.experimental.numpy.copy(x)
x[3] = 42
assert tf.experimental.numpy.all((x_copy == tf.range(10, dtype=tf.int64))), x_copy
相关日志输出
AssertionError: tf.Tensor([ 0 1 2 42 4 5 6 7 8 9], shape=(10,), dtype=int64)
6条答案
按热度按时间ubby3x7f1#
嘿,@trickiwoo尝试使用
x_copy = tf.identity(x)
代替x_copy = tf.experimental.numpy.copy(x)
。wecizke32#
请参考以下链接:https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/identity
5ktev3wc3#
@trickiwoo,
tf-nightly v2.13.0.dev20230204 不是稳定版本。我尝试多次使用稳定版本 tf 2.11 执行代码,没有遇到任何问题。请找到相同的文本以及下面的图片作为参考。
kq4fsx7k4#
我们不应该在每晚构建时调查这个问题,以确保我们不会在以后遇到回归问题吗?
这个问题在使用每晚构建时是可以重现的 - 尽管并非所有运行都会发生。你可能需要多次运行代码才能观察到它。
在我笔记本电脑上,似乎比在Colab上更容易重现更高的百分比。
这里有一个 gist 可以重现每晚的问题。
这里有一个 gist 可以重现2.11版本中的问题。
5kgi1eie5#
感谢您回复我!我仍然可以重现这个问题。请多次运行它。谢谢!
8mmmxcuj6#
你好,@trickiwoo
对于延迟的回复表示歉意,我能够复现这个问题,并且我已经用
tf-nightly
、tensorflow==2.11
、tensorflow==2.12.0rc0
、tensorflow==2.12.0rc1
和在我的情况下,我用tf-nightly
得到了错误。为了你的参考,我已经添加了gist-file,所以我们必须深入研究这个问题,因为你也在运行相同的代码多次后得到了错误,这种行为是发生的,所以我们会尽快更新你。谢谢你注意到这个问题。@sachinprasadhs,你能调查一下这个问题吗?谢谢!