使用tensorflow-gpu-1.13.2报错，求助

smile_嘻嘻 2020-03-28 09:59:53

使用tensorflow-gpu-1.13.2报错，但使用cpu 版tensorflow并不会报错

tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Input to reshape is a tensor with 1600 values, but the requested shape has 0
[[node char_BiLSTM/multihead_attention46/dense_2/Tensordot/Reshape (defined at E:\code\CausalityExtract-0\causality\attention.py:76) ]]
[[node optimizer/clip_by_value (defined at E:\code\CausalityExtract-0\causality\model.py:175) ]]

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神经网络学习小记录42——windows下的tensorflow-gpu=1.13.2环境配置学习前言环境内容Anaconda安装下载Cudnn和CUDA配置tensorflow环境安装VSCODE 学习前言好多人问环境怎么配置，还是出个教程吧。环境内容 tensorflow-gpu：1.13.2 keras：2.1.5 numpy：1.17.4 Anaconda安装取网上搜索Anaconda的官网：https://www.anaconda.com/distribution/ 下载左边的python3.7版本，64位的，下载完成后打开：选择安装的位置，可以不安装在C盘。我选择

tensorflow1.13.2安装包，CPU版本。windows64位安装包，用的python3.6，bazel编译。

赠送jar包：flink-connector-base-1.13.2.jar；赠送原API文档：flink-connector-base-1.13.2-javadoc.jar；赠送源代码：flink-connector-base-1.13.2-sources.jar；赠送Maven依赖信息文件：flink-connector-base-1.13.2.pom；包含翻译后的API文档：flink-connector-base-1.13.2-javadoc-API文档-中文(简体)版.zip； Maven坐标：org.apache.flink:flink-connector-base:1.13.2；标签：apache、flink、connector、base、中文文档、jar包、java；使用方法：解压翻译后的API文档，用浏览器打开“index.html”文件，即可纵览文档内容。人性化翻译，文档中的代码和结构保持不变，注释和说明精准翻译，请放心使用。

tensorflow_gpu-1.8.0-cp35-cp35m-manylinux1_x86_64.whl

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