跑TensorFlow程序的过程中出现了错误,解决之后再次跑时,报如下错误: ValueError: Variable conv1/weights already exists, 原因: 这是因为我在Spyder的Python控制台里跑的原因,Python的控制台会保存上次运行结束的变量. 解决办法: 在程序的开头加上下边的代码. tf.reset_default_graph()…

问题 ValueError: Variable rnn/basic_lstm_cell/kernel already exists, disallowed. Did you mean to set reuse=True or reuse=tf.AUTO_REUSE in VarScope? Originally defined at: 原因 调用了两次RNN网络,在第二次调用的时候报了上面这个错误.主要是因为第二次的变量名和第一次的变量名一样,导致了变量命名相同的冲突.在Tensorflow中有…

在利用tensorflow框架进行模型训练的时候,有时我们需要多次训练对结果求均值来得到一个均衡的评测结论.比如训练十次求平均值.但是tf的本质就是图,当变量第一次定义使用后,第二次再使用就是提示: ValueError: Variable rnn/basic_rnn_cell/kernel already exists, disallowed. Did you mean to set reuse=True or reuse=tf.AUTO_REUSE in VarScope? 类似的错误,我们…

1.解决tensorflow报错ValueError: Variable conv1/weights already exists, disallowed. 解决方法1:重开一个控制台 解决方法2:在代码的开头加上一句 tf.reset_default_graph() tf.reset_default_graph():Clears the default graph stack and resets the global default graph.…

ValueError: Variable conv1/weights1 already exists, disallowed. Did you mean to set reuse=True in VarScope? Originally defined at: 在使用tensorflow 中的tf.variable_scope和tf.get_variable搭建网络时,重复运行程序会报以上的ValueError错误,这是因为第二次运行时,内存中已经存在名字相同的层或者参数,发生了冲突,所以会提示…

摘要:本篇文章将分享循环神经网络LSTM RNN如何实现回归预测. 本文分享自华为云社区<[Python人工智能] 十四.循环神经网络LSTM RNN回归案例之sin曲线预测 丨[百变AI秀]>,作者:eastmount. 一.RNN和LSTM回顾 1.RNN (1) RNN原理 循环神经网络英文是Recurrent Neural Networks,简称RNN.假设有一组数据data0.data1.data2.data3,使用同一个神经网络预测它们,得到对应的结果.如果数据之间是有关系的,比如…

上次说到了 TensorFlow 从文件读取数据,这次我们来谈一谈变量共享的问题. 为什么要共享变量?我举个简单的例子:例如,当我们研究生成对抗网络GAN的时候,判别器的任务是,如果接收到的是生成器生成的图像,判别器就尝试优化自己的网络结构来使自己输出0,如果接收到的是来自真实数据的图像,那么就尝试优化自己的网络结构来使自己输出1.也就是说,生成图像和真实图像经过判别器的时候,要共享同一套变量,所以TensorFlow引入了变量共享机制. 变量共享主要涉及到两个函数: tf.get_variab…

原文链接:http://jermmy.xyz/2017/08/25/2017-8-25-learn-tensorflow-shared-variables/ 本文是根据 TensorFlow 官方教程翻译总结的学习笔记,主要介绍了在 TensorFlow 中如何共享参数变量. 教程中首先引入共享变量的应用场景,紧接着用一个例子介绍如何实现共享变量(主要涉及到 tf.variable_scope()和tf.get_variable()两个接口),最后会介绍变量域 (Variable Scope)…

本文是根据 TensorFlow 官方教程翻译总结的学习笔记,主要介绍了在 TensorFlow 中如何共享参数变量. 教程中首先引入共享变量的应用场景,紧接着用一个例子介绍如何实现共享变量(主要涉及到 tf.variable_scope()和tf.get_variable()两个接口),最后会介绍变量域 (Variable Scope) 的工作方式. 遇到的问题 假设我们创建了一个简单的 CNN 网络: def my_image_filter(input_images): conv1_weig…

1.图.操作和张量 TensorFlow 的计算表现为数据流图,所以 tf.Graph 类中包含一系列表示计算的操作对象(tf.Operation),以及在操作之间流动的数据 — 张量对象(tf.Tensor).与图相关的 API 均位于tf.Graph 类中: tf.Operation 类代表图中的一个节点,用于计算张量数据.该类型由节点构造器(如 tf.matmul()或者 Graph.create_op())产生.例如,c = tf.matmul(a, b)创建一个 Operation 类…