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节点DepthToSpace使用Op'DepthToSpace'时未注册支持OpKernel。

这通常是由于没有在TensorFlow的代码中给OpKernel提供注册代码而造成的。需要在代码中添加OpKernel注册来解决此问题。以下是一个例子:

#include "tensorflow/core/framework/op.h"
#include "tensorflow/core/framework/op_kernel.h"
#include "tensorflow/core/framework/register_types.h"
#include "tensorflow/core/framework/tensor.h"

using namespace tensorflow;

REGISTER_OP("DepthToSpace")
    .Input("input: T")
    .Output("output: T")
    .Attr("block_size: int")
    .Attr("T: {float, double}")
    .SetShapeFn([](InferenceContext* c) {
      ShapeHandle input_shape;
      TF_RETURN_IF_ERROR(c->WithRank(c->input(0), 4, &input_shape));

      int block_size;
      TF_RETURN_IF_ERROR(c->GetAttr("block_size", &block_size));

      int64_t height = c->Value(c->Dim(input_shape, 1));
      int64_t width = c->Value(c->Dim(input_shape, 2));

      int64_t depth = c->Value(c->Dim(input_shape, 3)) / (block_size * block_size);

      // Check that the input dimensions are a multiple of the block size.
      if ((height % block_size != 0) || (width % block_size != 0)) {
        return errors::InvalidArgument("Input shape invalid for given block size");
      }

      TensorShapeProto shape;
      auto* dim = shape.add_dim();
      dim->set_size(1);
      dim = shape.add_dim();
      dim->set_size(height / block_size);
      dim = shape.add_dim();
      dim->set_size(width / block_size);
      dim = shape.add_dim();
      dim->set_size(depth * block_size * block_size);

      c->set_output(0, shape);
      return Status::OK();
    });

template <typename T>
class DepthToSpaceOp : public OpKernel {
 public:
  explicit DepthToSpaceOp(OpKernelConstruction* context) : OpKernel(context) {
    int block_size;
    OP_REQUIRES_OK(context, context->GetAttr("block_size", &block_size));
    OP_REQUIRES(context, block_size > 0,
                errors::InvalidArgument("Block size cannot be negative."));
    block_size_ = block_size;
  }

  void Compute(OpKernelContext* context) override {
    const Tensor& input_tensor = context->input(0);

    int batch_size = input_tensor.shape().dim_size(0);
    int input_height = input_tensor.shape().dim_size(1);
    int input_width = input_tensor.shape().dim_size(2);
    int
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