tf.data.Dataset: o argumento `batch_size` não deve ser especificado para o tipo de entrada especificado

Estou usando o Talos e o Google colab TPU para executar o ajuste de hiperparâmetro de um modelo Keras . Observe que estou usando o Tensorflow 1.15.0 e o Keras 2.2.4-tf.

import os
import tensorflow as tf
import talos as ta
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from sklearn.model_selection import train_test_split

def iris_model(x_train, y_train, x_val, y_val, params):

    # Specify a distributed strategy to use TPU
    resolver = tf.contrib.cluster_resolver.TPUClusterResolver(tpu='grpc://' + os.environ['COLAB_TPU_ADDR'])
    tf.contrib.distribute.initialize_tpu_system(resolver)
    strategy = tf.contrib.distribute.TPUStrategy(resolver)

    # Use the strategy to create and compile a Keras model
    with strategy.scope():
      model = Sequential()
      model.add(Dense(32, input_shape=(4,), activation=tf.nn.relu, name="relu"))
      model.add(Dense(3, activation=tf.nn.softmax, name="softmax"))
      model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=0.1), loss=params['losses'])

    # Convert data type to use TPU
    x_train = x_train.astype('float32')
    x_val = x_val.astype('float32')

    dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train))
    dataset = dataset.cache()
    dataset = dataset.shuffle(1000, reshuffle_each_iteration=True).repeat()
    dataset = dataset.batch(params['batch_size'], drop_remainder=True)

    # Fit the Keras model on the dataset
    out = model.fit(dataset, batch_size=params['batch_size'], epochs=params['epochs'], validation_data=[x_val, y_val], verbose=0, steps_per_epoch=2)

    return out, model

# Load dataset
X, y = ta.templates.datasets.iris()

# Train and test set
x_train, x_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size=0.30, shuffle=False)

# Create a hyperparameter distributions 
p = {'losses': ['logcosh'], 'batch_size': [128, 256, 384, 512, 1024], 'epochs': [10, 20]}

# Use Talos to scan the best hyperparameters of the Keras model
scan_object = ta.Scan(x_train, y_train, params=p, model=iris_model, experiment_name='test', x_val=x_val, y_val=y_val, fraction_limit=0.1)

Depois de converter o conjunto de trens em um conjunto de dados usando tf.data.Dataset, recebo o seguinte erro ao ajustar o modelo out = model.fit:

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-3-c812209b95d0> in <module>()
      8 
      9 # Use Talos to scan the best hyperparameters of the Keras model
---> 10 scan_object = ta.Scan(x_train, y_train, params=p, model=iris_model, experiment_name='test', x_val=x_val, y_val=y_val, fraction_limit=0.1)

8 frames
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow_core/python/keras/engine/training.py in _validate_or_infer_batch_size(self, batch_size, steps, x)
   1813             'The `batch_size` argument must not be specified for the given '
   1814             'input type. Received input: {}, batch_size: {}'.format(
-> 1815                 x, batch_size))
   1816       return
   1817 

ValueError: The `batch_size` argument must not be specified for the given input type. Received input: <DatasetV1Adapter shapes: ((512, 4), (512, 3)), types: (tf.float32, tf.float32)>, batch_size: 512

Então, se eu seguir essas instruções e não definir o argumento de tamanho do lote para model.fit. Eu recebo outro erro em:

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-3-c812209b95d0> in <module>()
      8 
      9 # Use Talos to scan the best hyperparameters of the Keras model
---> 10 scan_object = ta.Scan(x_train, y_train, params=p, model=iris_model, experiment_name='test', x_val=x_val, y_val=y_val, fraction_limit=0.1)

8 frames
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow_core/python/keras/engine/training.py in _distribution_standardize_user_data(self, x, y, sample_weight, class_weight, batch_size, validation_split, shuffle, epochs, allow_partial_batch)
   2307             strategy) and not drop_remainder:
   2308           dataset_size = first_x_value.shape[0]
-> 2309           if dataset_size % batch_size == 0:
   2310             drop_remainder = True
   2311 

TypeError: unsupported operand type(s) for %: 'int' and 'NoneType'

do código do github :

O ValueError será gerado se xfor um gerador ou Sequenceinstância e batch_sizefor especificado conforme esperamos que os usuários forneçam conjuntos de dados em lote.

Tente usar batch_size = None

Não tenho certeza se o seguinte será adequado à sua conta, mas algo a experimentar. Tudo o que fiz foi retirado o repeat () do conjunto de dados e batch_size = params ['batch_size'] do model.fit

Se o que precede não for o que você está pronto para sacrificar, ignore a publicação.

import os
import tensorflow as tf
import talos as ta
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

def iris_model(x_train, y_train, x_val, y_val, params):

    # Specify a distributed strategy to use TPU
    resolver = tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver(tpu='grpc://' + os.environ['COLAB_TPU_ADDR'])
    tf.config.experimental_connect_to_host(resolver.master())
    tf.tpu.experimental.initialize_tpu_system(resolver)
    strategy = tf.distribute.experimental.TPUStrategy(resolver)

    with strategy.scope():
        model = Sequential()
        model.add(Dense(32, input_dim=4, activation=params['activation']))
        model.add(Dense(3, activation='softmax'))
        model.compile(optimizer=params['optimizer'], loss=params['losses'])

    # Convert the train set to a Dataset to use TPU
    dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train))
    dataset = dataset.cache().shuffle(1000, reshuffle_each_iteration=True).batch(params['batch_size'], drop_remainder=True)

    out = model.fit(dataset, epochs=params['epochs'], validation_data=[x_val, y_val], verbose=0)

    return out, model

x, y = ta.templates.datasets.iris()

p = {'activation': ['relu', 'elu'],
       'optimizer': ['Nadam', 'Adam'],
       'losses': ['logcosh'],
       'batch_size': (20, 50, 5),
       'epochs': [10, 20]}

scan_object = ta.Scan(x, y, model=iris_model, params=p, fraction_limit=0.1, experiment_name='first_test')

Esse segundo erro _distribution_standardize_user_dataocorre quando você não passa o batch_sizeajuste.

O código que você está executando para essa função está aqui:

https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r1.15/tensorflow/python/keras/engine/training.py#L2192

Você não postou um rastro, mas aposto que está falhando na linha 2294 , já que esse é o único lugar onde batch_sizeé multiplicado por alguma coisa.

if shuffle:
          # We want a buffer size that is larger than the batch size provided by
          # the user and provides sufficient randomness. Note that larger
          # numbers introduce more memory usage based on the size of each
          # sample.
          ds = ds.shuffle(max(1024, batch_size * 8))

Parece que você pode desligá-lo configurando shuffle=False.

fit(ds, shuffle=False,...)

Isso funciona?

Você pode remover essas linhas do seu código e tentar:

    dataset = dataset.cache()
    dataset = dataset.shuffle(1000, reshuffle_each_iteration=True).repeat()
    dataset = dataset.batch(params['batch_size'], drop_remainder=True)
WITH THESE:
    dataset = dataset.repeat()
    dataset = dataset.batch(128, drop_remainder=True)
    dataset = dataset.prefetch(1)

Caso contrário, o que você escreveu tf.data.Dataset.from_tensor_slicestem algo a ver com o erro.