TensorFlow

Question

我正在 python 中处理 class 化问题。事实上，我在 TensorFlow 方面还不是很好。所以我很久以来就有同样的问题，我不知道如何解决。我希望你能帮助我:)

这是我的数据：

X : 8000 张图片 : 32*32px 和 3 种颜色 (rgb)，所以我加载了一个矩阵 X.shape = (8000,32,32,3)

Y : 4 classes (1,2,3 and 4): Y.shape = (8000,1)

这是我的代码：

network = input_data(shape=[None, 32, 32, 3], name='iput')                   
# Step 1: Convolution
network = conv_2d(network, 32, 3, activation='relu')
# Step 2: Max pooling
network = max_pool_2d(network, 2)
# Step 3: Convolution again
network = conv_2d(network, 64, 3, activation='relu')
# Step 4: Convolution yet again
network = conv_2d(network, 64, 3, activation='relu')
# Step 5: Max pooling again
network = max_pool_2d(network, 2)
# Step 6: Fully-connected 512 node neural network
network = fully_connected(network, 512, activation='relu')
# Step 7: Dropout - throw away some data randomly during training to prevent over-fitting
network = dropout(network, 0.5)
# Step 8: Fully-connected neural network with 4 outputs
network = fully_connected(network, 4, activation='softmax')
# Tell tflearn how we want to train the network
network = regression(network, optimizer='adam',
                     loss='categorical_crossentropy',
                     learning_rate=0.001)
model = tflearn.DNN(network)                
model.fit(X, Y)

这是我的错误

Traceback (most recent call last):

File "", line 3, in

model.fit(X, Y)

File "/home/side/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/tflearn/models/dnn.py",

line 157, in fit

self.targets)

File "/home/side/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/tflearn/utils.py", line 267, in feed_dict_builder feed_dict[net_inputs[i]] = x IndexError: list index out of range

我也尝试过将 X 作为 (8000,3072) 矩阵传递 Y为（8000,4）矩阵，例如：

[0 0 1 0 <-- Y[0] = 3

0 1 0 0 <-- Y[1] = 2

...]

我重复使用此代码：https://github.com/tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/convnet_cifar10.py，用于 class cifar10 数据。

感谢您的帮助，

西莉亚

Answer 1

转述自源代码：

输入的数量与预期的不符。如果您使用的是 ipython 笔记本，请确保您没有多次运行图形构造单元格。或将图形构造包含在 with tf.Graph().as_default() 块中。

Answer 2

正如 motjuste 所说，当你使用带有 TFLearn 的笔记本时，你应该在每次运行你的代码时重新启动你的内核。

在 github 中查看此问题：

https://github.com/tflearn/tflearn/issues/360

Answer 3

另一种选择是添加：

tf.reset_default_graph()

作为代码的第一行

Answer 4

正如Luis Leal所说，这是解决这个问题的好方法，但是添加这段代码后，错误如下

AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'reset_default_graph'

所以，如果你也有同样的问题，你可以使用代码

from tensorflow.python.framework import ops
ops.reset_default_graph()

替换
tf.reset_default_graph()

TensorFlow - Tflearning 错误 feed_dict

TensorFlow - Tflearning error feed_dict

python

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