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

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…

三通道编译通过但无法训练 报错 InvalidArgumentError (see above for traceback): Incompatible shapes: [128] vs. [384].其中384= 128×3报错原因     本文为三通道2DCNN,在model的中间通过代码: outputs = keras.layers.concatenate([inputs_1, inputs_2, inputs_3], axis = 0) 将三个通道的输出结合了在一起,注意是在axis…

win10 CPU版,anaconda prompt命令行一句话,pip install --upgrade tensorflow搞定.比caffe好装一万倍. gpu版没装成,首先这个笔记本没装cuda,另外一个台式装好了cuda8.0和cunn5.1也是报一样的错误,缺少一个setuptool.egg 命令行如下: (D:\Users\song\Anaconda3) C:\SPB_Data>python --version Python 3.6.0 :: Anaconda 4.3.1 (64…

目录 SSD-Tensorflow 工程角度配置 Download from the github 数据集转化tfrecords格式 训练模型(pre-train) 训练方案一 训练方案二 训练方案3 验证 错误 Reference SSD-Tensorflow 工程角度配置 Download from the github sudo apt-get install git git clone https://github.com/balancap/SSD-Tensorflow.git 完成以后…

搞了几天终于把这个给搞得差不多了,遇到的错误这里也记录一下: 一.配置[配置什么的300和512其实差不多,这里只举一个例子来分析一下] 之前的文件修改什么的和300x300的一样:https://www.cnblogs.com/GrPhoenix/p/10018072.html 从自己训练的ssd_300_vgg模型开始训练ssd_512_vgg的模型 因ssd_300_vgg中没有block12,又因为block7,block8,block9,block10,block11,中的参数张量两个…

github 上大神的代码 https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn.git 在自己跑的过程中的问题: 1. 数据集的问题: 作者实现了 voc,coco数据集接口.由于我要跑自己的数据,所以要重写数据接口.为了方便我将自己的数据格式改为voc的数据格式,使用原来voc的数据接口pascal_voc.py. voc 数据格式中需要文件: data -----VOCdevkit2007  (自己可以改) | ----VOC2007 | -----A…

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…

import tensorflow as tf import numpy as np #tensor = tf.constant([[1,2,3,4,5,6,7,8],[1,2,3,4,5,6,7,8]]) tensor = tf.placeholder(tf.int32, [2,8]) with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) print sess.run(tensor,feed_dict={t…

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…