在莫烦Python教程的“Dropout 解决 overfitting”一节中,出现错误如下: InvalidArgumentError: You must feed a value for placeholder tensor 'Placeholder_1' with dtype float and shape [?,10] runfile('E:/python/kerasTest/tfDropoutTest9.py', wdir='E:/python/kerasTest') C:\Users…

记一次超级蠢超级折磨我的bug. 报错内容: tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: You must feed a value for placeholder tensor 'x_1' with dtype float and shape [?,227,227,3] [[Node: x_1 = Placeholder[dtype=DT_FLOAT, shape=[?,227,227,3], _device="/…

此错误神奇之处是每次第一次运行不会报错,第二次.第三次第四次....就都报错了.关掉重启,又不报错了,运行完再运行一次立马报错!搞笑! 折磨了我半天,终于被我给解决了! 问题解决来源于这边博客:https://blog.csdn.net/m0_37870649/article/details/79428960 我的解决方法:在fit模型的代码前面加入一行代码:tf.reset_default_graph() 如下图: 我原本是猜想自定义TextCNN模型的代码中出了问题,但其实这个错误和dtyp…

今天遇到一个问题 UI给的效果图中 文本域的提示文字 是两行显示, 于是就想到placeholder中能否解析html标签, 尝试后发现并无卵用, 经过调查后发现 可以用转义字符代替<br> 表示回车 表示换行 <textarea rows="10" placeholder="要夸奖? 想吐槽? 给建议? 有话说? 通通写下来吧,我们将努力为您提供更好的服务!"></textarea> 效果如下:…

如上贴出了:错误信息和错误代码. 这个问题困扰了自己两天,报错大概是说输入的数据和接受的格式不一样,不能作为tensor. 后来问了大神,原因出在tf.reshape(),因为网络训练时用placeholder定义了输入格式,所以输入不能用tensor,而tf.reshape()返回结果就是一个tensor了,所以输入会报错. 因此改为了这种格式 灵机一动,全都使用numpy里面的方法提供格式的转换,这样就不会产生tensor形的变量了.改完以后成功运行…

做tensorflow object detection 中,清空下checkpoint就可以啦…

提供的训练数据和定义的模型之间的维度不对应. 在MNIST手写数字识别时,在 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/") 中,没有加关键字参数one_hot=True 应该为: mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)…

第三章:TensorFlow入门 TensorFlow存在计算模型,数据模型和运算模型(本文用TF代表TensorFlow) 3.1 计算模型-计算图 3.1.1 计算图的概念 TensorFlow这个词Tensor表示张量,可以简单的理解为多维数组,Flow直观的表达了张量之间通过计算相互转化的过程. 如上图,TensorFlow中每个节点都是一个计算,而边代表了计算之间的依赖关系.a,b这两个常量不依赖任何其他计算,而add则依赖于两个常量的取值.所有TensorFlow的程序都可以用类似的…

折腾了几天,爬了大大小小若干的坑,特记录如下.代码在最后面. 环境: Python3.6.4 + TensorFlow 1.5.1 + Win7 64位 + I5 3570 CPU 方法: 先用MNIST手写数字库对CNN(卷积神经网络)进行训练,准确度达到98%以上时,再准备独家手写数字10个.画图软件编辑的数字10个共计20个,让训练好的CNN进行识别,考察其识别准确度. 调试代码: 坑1:ModuleNotFoundError: No module named 'google' 解决:pi…

TensorFlow Playground http://playground.tensorflow.org 帮助更好的理解,游乐场Playground可以实现可视化训练过程的工具 TensorFlow Playground的左侧提供了不同的数据集来测试神经网络.默认的数据为左上角被框出来的那个.被选中的数据也会显示在最右边的 “OUTPUT”栏下.在这个数据中,可以看到一个二维平面上有红色或者蓝色的点,每一个小点代表了一个样例,而点的颜色代表了样例的标签.因为点的颜色只有两种,所以这是 一个二…