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="/…
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…
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…
faster-rcnn错误信息 : tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Assign requires shapes of both tensors to match. lhs shape= [21] rhs shape= [2] Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Pyt…
tensorflow.python.framework.errors_impl.OutOfRangeError: FIFOQueue 原创文章,请勿转载哦~!! 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 今天遇到了这个问题 tensorflow.python.framework.errors_impl.OutOfRangeError: FIFOQueue '_0_input_producer' is closed and has insufficient elements (req…
问题描述 IDE:pycharm,环境中安装tensorflow-gpu 1.8.0 ,Cuda9 ,cudnn 7,等,运行代码 报错如下 tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: Failed to create session 解决方案 在代码中添加gpu的配置代码 import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0' #use GPU with ID=0 conf…
problem Traceback (most recent call last): File , in _do_call return fn(*args) File , in _run_fn options, feed_dict, fetch_list, target_list, run_metadata) File , in _call_tf_sessionrun run_metadata) tensorflow.python.framework.errors_impl.OutOfRange…
这是tensorflow 一个经常性错误,错误的原因在于:显卡内存不够. 解决方法就是降低显卡的使用内存,途径有以下几种措施: 1 减少Batch 的大小 2 分析错误的位置,在哪一层出现显卡不够,比如在全连接层出现的,则降低全连接层的维度,把2048改成1042啥的 3 增加pool 层,降低整个网络的维度. 4 修改输入图片的大小 总结以下:想进一切办法降维,降低网络的维度.…
在linux系统中,tensorflow跑mnist数据集出现错误,本应该自动下载的数据集 将mnist自动下载的路径,由/data/mnist之前的/删掉即可.改为data/mnist.…
通过: 手写数字识别  ----卷积神经网络模型官方案例详解(基于Tensorflow,Python) 手写数字识别  ----Softmax回归模型官方案例详解(基于Tensorflow,Python) 运行程序后得的四个文件,再通过手写的图片判断识别概率 代码: import numpy as np import tensorflow as tf from flask import Flask, jsonify, render_template, request import numpy a…