我可以在没有GPU支持的情况下使用Keras的卷积层吗？当我在Colab上使用运行时设置为None时会出现错误。我的代码如下所示：
model = tf.keras.Sequential()model.add(layers.Conv1D(1,5, name='conv1', padding="same", activation='relu',data_format="channels_first", input_shape=(1,2048)))# model.add(layers.LSTM(5, activation='tanh'))model.add(layers.Flatten())model.add(layers.Dense(512, activation='relu'))model.add(layers.Dense(num_classes, activation='softmax'))#model.summary()model.compile(loss=tf.keras.losses.categorical_crossentropy, optimizer=tf.keras.optimizers.SGD(lr=0.001, momentum=0.9), metrics=['accuracy'])x_train = train_valuey_train = train_labelx_test = test_valuey_test = test_labelprint(np.shape(x_train)) #shape of x train is (4459, 1, 2048)print(np.shape(x_test)) #shape of test is (1340,1,2048)history = model.fit(x_train, y_train, batch_size=100, epochs=30, verbose=1, validation_data=(x_test, y_test) )在GPU上运行正常，但在CPU上会出现以下错误：
InvalidArgumentError: Conv2DCustomBackpropFilterOp仅支持NHWC格式。[[{{node training/SGD/gradients/gradients/conv1/conv1d_grad/Conv2DBackpropFilter}}]]
UnimplementedError: Conv2D操作当前在CPU上仅支持NHWC张量格式。操作接收到的格式为：NCHW [[{{node conv1_1/conv1d}}]]
我已经发现问题出在输入数据的格式上。我的输入数据是大小为(1,2048)的向量。您能指导我如何将这些向量转换为NHWC格式吗？如果有人能帮我解决这个问题，我将不胜感激。提前感谢。
回答：
根据Keras文档
data_format: 一个字符串，可以是”channels_last”（默认）或”channels_first”。输入的维度顺序。”channels_last”对应于形状为(batch, steps, channels)的输入（Keras中时间数据的默认格式），而”channels_first”对应于形状为(batch, channels, steps)的输入
现在TensorFlow中的Keras似乎是通过Conv2D操作来实现Conv1D的——基本上是形成一个有一行、W列、然后是您的C“通道”的“图像”。这就是为什么当您没有图像数据时会收到关于图像形状的错误消息。
在上面的文档中，“channels”指的是每个时间步的数据项数（例如，每个时间步可能有5个传感器读数，那么您就有5个通道）。根据您之前的回答，我认为您传递的张量形状为(n, 1, 2048)，其中n是您的批次大小。因此，使用channels_last，TensorFlow认为这意味着您的批次中有n个示例，每个示例的序列长度为1，每个时间步有2048个数据项——也就是只有一个时间步，每个观察值有2048个数据项（例如，每个时间步获取2048个传感器读数），在这种情况下，卷积操作不会执行卷积——它相当于一个单一的密集层，接收所有2048个数字作为输入。
我认为实际上您每个时间步只有一个数据项，您有2048个时间步。这解释了为什么传递channels_first会提高您的准确性——现在TensorFlow理解您的数据代表1个数据项采样2048次，它可以对这些数据进行卷积操作。
要解决这个问题，您可以使用tf.reshape(t, (1, 2048, 1))——并移除channels_first（这段代码假设您正在处理批次大小为1的数据，并且您的张量命名为t）。现在它处于格式(n, s, 1)，其中n是批次大小（这里为1），s是时间步数（2048），1表示每个时间步有一个数据点。现在您可以在GPU或CPU上运行相同的模型。
