从tfrecords解码等级5张量得到“CopyElementToLargerSlice Unhandled rank：5”

Question

我目前正在尝试在TensorFlow版本1.4.0中解码tf.string()类型的序列特征，其长度为FixedLenSequenceFeature（None，None，120,160,7）。我使用填充批次和tf.parse_single_sequence_example()但是当从tf.data.TFRecordDataset采样批次时，我收到以下错误：

Unimplemented: CopyElementToLargerSlice Unhandled rank: 5

并进一步：

[[Node: IteratorGetNext = IteratorGetNext[output_shapes=[[?,?,120,160,3], [?], [?], [?,?,3], [?,?,120,160,3], [?], [?], [?,?,?,120,160,7], [?,?,?,3], [?,?,?,3], [?,?,120,160]], output_types=[DT_INT16, DT_INT64, DT_INT64, DT_DOUBLE, DT_INT16, DT_INT64, DT_INT64, DT_INT16, DT_DOUBLE, DT_DOUBLE, DT_INT16], _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0"](Iterator)]]

以这种方式处理等级5的张量似乎没有实现。什么时候可以实现？

谢谢

Answer 1

事实证明，从TensorFlow version 1.4.0更新到version 1.12.0解决了这个问题。