Tensorflow 如何解决；“动态维度传播失败”；tf.keras中的tpu错误？

当我尝试在带有TPU的google colab上使用自己的图像训练图像检测器时，我出现了一个错误：

来自/作业：工作/副本：0/任务：0: 翻译（3，2，2，1，2，1，80，80，1，1，1，1，1，1，0）转换（3，2，1，80，80，80，80，32）转换（3，3，1，80，80，80，80，3，3，2，2，1，1，1，1，1，1，1，1，1，1，1，1，1，1，3，要求传播一个动态维度从从hlo传播一个动态维度从hlo的动态维从从hlo的一个动态维从hlo%的一个层面从从hlo%的一个层面从HLOO%的一个层面从hlo%%%%转换。转换。转换。转换。转换。转换。283.283.283.283.283.283.283.283.283.283.283.283.283=从从从从从一个层面的一个层面的一个从从一个从从从从1,1,0}%convert.283，f32[1,80,80,32]{3,2,1,0}%broadcast.287），metadata={op_type=“Relu6”op_name=“Conv1_relu_3/Relu6”}，未实现。 TPU编译失败 [[节点TPUReplicateMetadata_1（定义于：24）]]

以下是代码链接：

你知道发生了什么事吗

这一定不是图片大小的问题，也不是批量大小的问题，我已经看过了

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谢谢。

我想问题出在你们的标签上。请尝试以下代码：

y_train = tf.keras.utils.to_categorical(labels, NUM_CLASSES)
y_test = tf.keras.utils.to_categorical(labelstest, NUM_CLASSES)
zeros = tf.zeros([NUM_CLASSES], tf.int32)
y_train  = tf.math.add(y_train,zeros)
y_test = tf.math.add(y_train,zeros)

我犯了这个错误（细节略有不同）。就我而言，不要认为这是标签的型号或形状。我使用tf.image和其他工具作为tf.data.Dataset管道的一部分执行数据aug，如果我关闭数据aug，它就会消失，需要隔离问题所在。如果你有一个提示，请评论。