pycharm中TensorFlow調(diào)試常見問題小結(jié)
1. RuntimeError: Attempted to use a closed Session.
在pycharm下調(diào)用tensorflow庫時(shí),運(yùn)行出現(xiàn)以下問題:
RuntimeError: Attempted to use a closed Session.

解決方法:將STEP=5000開始的程序整體右移,包含在“with”內(nèi)

可能遇見的問題:python代碼如何整體移動(dòng)
- 選中代碼,按下“Tab”鍵即可整體右移
- 選中代碼,按下“Shift+Tab”鍵即可整體左移
2. AttributeError: module ‘tensorflow' has no attribute ‘select'
調(diào)用tf.select出錯(cuò)

將tf.select替換為tf.where即可
3. UnicodeDecodeError: ‘utf-8' codec can't decode byte 0xff in position 0: invalid start byte
利用TensorFlow的tf.gfile.FastGFile讀入圖像發(fā)生上述錯(cuò)誤:
原始代碼:
image_raw_data=tf.gfile.FastGFile('anglababy.jpg','r').read()
將'r'修改為'rb'即可

4. python中用plt.imshow()顯示圖像之后,程序就停止運(yùn)行,必須關(guān)掉顯示的圖像才繼續(xù)運(yùn)行
可以將show()寫在進(jìn)程里,通過調(diào)用進(jìn)程來打開圖片,那么進(jìn)程的運(yùn)行狀態(tài)就不會(huì)影響到主程序的往下執(zhí)行了
import threading import Image class ThreadClass(threading.Thread): def run(self): im=Image.open(‘z.jpg') im.show() print (1) t = ThreadClass() t.start() print (2) a=input(‘End')
運(yùn)行結(jié)果為:先打印出‘1',然后顯示圖片z.jpg,接著再不關(guān)閉圖片的情況下打印出‘2'。
具體應(yīng)用的時(shí)候你根據(jù)需要組織代碼。
5. AttributeError: module ‘tensorflow.python.ops.image_ops' has no attribute ‘per_image_whitening'

TensorFlow對(duì)歸一化函數(shù)tf.image.per_image_whitening(img_data)進(jìn)行了修改,變?yōu)橐韵滦问剑?/strong>
adjusted = tf.image.per_image_standardization(img_data)

6. ValueError: Tried to convert ‘min_object_covered' to a tensor and failed. Error: None values not supported.

解決方法:
begin, size, bbox_for_draw = tf.image.sample_distorted_bounding_box(
tf.shape(img_data), bounding_boxes=boxes,min_object_covered=0.1)
7. NameError:name ‘xrange' is not defined

解決方式:在Python 3中,range()與xrange()合并為range( )

8. tensorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError: Attempting to use uninitialized value matching_filenames
TensorFlow實(shí)戰(zhàn)google深度學(xué)習(xí)框架中,輸入文件隊(duì)列的程序中報(bào)錯(cuò)

原因在于:tf.global_variables_initializer().run()
要改為:sess.run([tf.global_variables_initializer(),tf.local_variables_initializer()])
tf.local_variables_initializer():返回一個(gè)初始化所有局部變量的操作(Op)。要是你把圖“投放進(jìn)一個(gè)”session中后,你就能夠通過run 這個(gè)操作來初始化所有的局部變量,本質(zhì)相當(dāng)于variable_initializers(local_variables())
到此這篇關(guān)于pycharm中TensorFlow調(diào)試常見問題小結(jié)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)TensorFlow調(diào)試問題內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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