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,運行出現(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
- 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
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,程序就停止運行,必須關(guān)掉顯示的圖像才繼續(xù)運行
可以將show()寫在進程里,通過調(diào)用進程來打開圖片,那么進程的運行狀態(tài)就不會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對歸一化函數(shù)tf.image.per_image_whitening(img_data)
進行了修改,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實戰(zhàn)google深度學習框架中,輸入文件隊列的程序中報錯
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():返回一個初始化所有局部變量的操作(Op)。要是你把圖“投放進一個”session中后,你就能夠通過run 這個操作來初始化所有的局部變量,本質(zhì)相當于variable_initializers(local_variables())
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