Tensorflow CIFAR-10训练例子报错解决

最新推荐文章于 2023-08-30 16:01:15 发布
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#Tensorflow #深度学习 #cifar10 #python

在使用Tensorflow进行CIFAR-10数据集训练时遇到Api版本导致的错误，如'SummaryWriter'、'merge_all_summaries'等不存在。解决方法包括将tf.train.SummaryWriter替换为tf.summary.FileWriter，tf.histogram_summary和tf.scalar_summary替换为tf.summaries.histogram和tf.summary.scalar，以及调整softmax_cross_entropy_with_logits和条件判断语句的用法，修正Tensor形状不匹配问题。

大部分是Api版本问题：


AttributeError: 'module' object has no attribute 'SummaryWriter'

tf.train.SummaryWriter改为：tf.summary.FileWriter


AttributeError: 'module' object has no attribute 'summaries'

 tf.merge_all_summaries()改为：summary_op = tf.summaries.merge_all()


tf.histogram_summary(var.op.name, var)
AttributeError: 'module' object has no attribute 'histogram_summary'

改为：  tf.summaries.histogram()


tf.scalar_summary(l.op.name + ' (raw)', l)
AttributeError: 'module' object has no attribute 'scalar_summary'


tf.scalar_summary('images', images)改为：tf.summary.scalar('images

最低0.47元/天 解锁文章
TensorFlow加载CIFAR-10数据集
HnrzLinux的博客
09-21 479
总结起来，本文介绍了如何使用TensorFlow加载CIFAR-10数据集，并对图像数据进行预处理。然后，我们展示了一个基本的CNN模型的示例代码，用于对CIFAR-10数据集进行训练和评估。在上面的代码中，我们使用了三个卷积层和两个全连接层构建了一个简单的CNN模型。从上述结果中，我们可以看到训练集包含50000个图像，每个图像的大小为32x32像素，并且包含RGB通道。接下来，我们可以对图像数据进行预处理。一旦我们成功导入CIFAR-10数据集，我们就可以开始对数据集进行进一步的处理和分析了。
使用torch.utils.tensorboard中的SummaryWriter类显示图像时报错size of input tensor and input format are different
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03-30 2398
问题描述 环境：Windows+Python+Pytorch 学习使用Pytorch中torch.utils.tensorboard中的SummaryWriter类显示处理图像的数据时，报错提示： assert(len(tensor.shape) == len(input_format)), "size of input tensor and input format are different. AssertionError: size of input tensor and input format
AttributeError: ‘CIFAR10Instance‘ object has no attribute ‘train_data‘
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05-19 3331
问题 原因 troch版本问题造成。 解决方法 查看官方源码，改为新的写法。 原始的torch版本是1.0.0，官方源码写法如下： def __getitem__(self, index): """ Args: index (int): Index Returns: tuple: (image, target) where target is index of the target class.
Tersorflow深度学习入门（4）—— CIFAR-10 训练示例报错及解决方案
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04-24 9314
Tersorflow CIFAR-10 训练示例报错及解决方案 1．AttributeError: 'module' object has noattribute 'random_crop' 解决方案： 将distorted_image= tf.image.random_crop(reshaped_image, [height, width])改为： distorted_im...
tensorflow 训练cifar10报错
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1、AttributeError: 'module' object has noattribute 'random_crop' 解决方案： 将distorted_image= tf.image.random_crop(reshaped_image, [height, width])改为： distorted_image = tf.random_crop(reshaped_image,[hei...
实战LeNet-5 AlexNet ResNet 实践 Cifar-10问题
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12-30 4549
一、Cifar-10的说明cifar10是一个32*32 的图像10分类问题，一共有60000张图片，我们拿50000张做训练数据，另外拿2000张做测试数据。 为了学习不同网络，这里统一拿这个用作实验材料，关于下载cifar10，或更多说明可以查看官网CIFAR-10二、LeNet5模型 如图所示这个模型就是2个卷积、池化，再连3个全连接 第一个卷积层6个大小为5＊5卷积核，第二卷积层为
windows下TensorFlow中导入cifar-10数据集时出现的错误/git clone错误
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03-07 1814
Windows环境下TensorFlow中导入cifar-10数据集时出现的错误error:RPC failed;curl 56 OpenSSL SSL_read:SSL_ERROR_SYSCALL,errno 10054ffatal:early EOFatal:The remote end hung up unexpectedlyfatal:index-pack failed在TensorFlo...
解决import Tensorflow.models错误，解决No module named 'cifar10'错误
weixin_41661980的博客
08-13 3902
解决import Tensorflow.models错误，解决No module named 'cifar10’错误 最近在学习卷积神经网络，用到cifar10作为例子，遇到No module named 'cifar10’错误。 所用平台为Anaconda3.8+Tensorflow1.5+python3.5 models模块需要手动安装 下载地址:https://github.com/tens...
TensorFlow深度学习-龙曲良-学习笔记2
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02-27 1526
10. 卷积神经网络 10.1 卷积的定义 每次通过移动卷积核，并与图片对应位置处的感受野像素相乘累加，得到此位置的输出值。卷积核即是行、列为????大小的权值矩阵????，对应到特征图上大小为????的窗口即为感受野，感受野与权值矩阵????相乘累加，得到此位置的输出值. 注意: 输入的每个通道处的感受野均与卷积核的对应通道相乘累加，得到与通道数量相等的中间变量，这些中间变量全部相加即得到当前位置的输出值。输入通道的通道数量决定了卷积核的通道数。一个卷积核只能得到一个输出矩阵，无论输入????的通道数量。
Tensorflow,Cifar10数据集遇到的问题,no attribute 'maybe_download_and_extract'
一只大黄的博客
09-03 2901
最近在看《TensorFlow 实战》今天看到第五章卷积神经网络时，按照书上的做法遇到了一些问题。 书中使用cifar10类下载导入数据如下 cifar10.maybe_download_and_extract() 之后执行的时候遇到了这个错误 AttributeError: module 'cifar10' has no attribute 'maybe_download_and_e...
解决 AttributeError: ‘CIFAR100InstanceSample‘ object has no attribute ‘train_data‘
weixin_44780789的博客
08-30 546
解决 AttributeError: 'CIFAR100InstanceSample' object has no attribute 'train_data'
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解决 cifar-10 数据加载失败的方法
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07-01 2520
在学习tensorflow时加载cifar-10出现以下报错 （Exception: URL fetch failure on https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz: None -- [WinError 10060] 由于连接方在一段时间后没有正确答复或连接的主机没有反应，连接尝试失败。） 解决办法就是把数据集下好之后再使用。 在这提供此数据集的下载链接： https://pan.baidu.com/s/16mbJTpB7I3
python 中 keras.datasets 加载cifar10数据集（本地导入）
qq_54180801的博客
04-08 7558
如果在python中无法加载的话，那只能本地导入cifar 首先先下载 cifar-10-python.tar.gz 地址：http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz 再把cifar-10-python.tar.gz 放到本地文件夹中 这里我把cifar-10-python.tar.gz改成了cifar-10-batches-py.tar.gz,其实可以不改名，不影响的 搞完了这些后就可以去python中运行了 如果还没成功，
TensorFlow 1.0后与以前代码不兼容解决-CIFAR-10报错解决
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07-31 7021
以下报错主要是由于TensorFlow升级1.0后与以前代码不兼容所致。主要转载自CIFAR-10训练例子报错解决，并添加了一些报错解决方法。 AttributeError: ‘module’ object has noattribute ‘random_crop’ 解决方案： 将distorted_image= tf.image.random_crop(reshaped_image, [
Pytorch使用cifar-10数据集时出现raise AttributeError
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01-04 1165
前言 学习编程,采坑无数,得到过别人的帮助,也希望自己采坑的经历帮助到别人 代码如下（示例）： from tensorflow.keras import datasets # 利用Tensorflow2中的接口加载cifar10数据集 (x, y), (x_test, y_test) = datasets.cifar10.load_data() print(x.shape,y.shape,x_test.shape, y_test.shape) 输出数据: (50000, 32, 32, 3
tensorflow[cifar10官方例子]出错问题及解决方案
蒹葭苍苍
02-05 3675
最近在学习tensorflow,从官方例子cifar10学起，将全部代码迁移至自身项目后，发现报如下错误： ValueError: All shapes must be fully defined: [TensorShape([Dimension(24), Dimension(24), Dimension(3)]), TensorShape([Dimension(None)])] 属于tens
tensorflow cifar-10-batches-py
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### 回答1： tensorflow cifar-10-batches-py是一个经典的深度学习数据集，被广泛用于图像分类任务的训练和评估。 该数据集是CIFAR-10数据集的Python版本，提供了10个类别的60000个32x32彩色图像。其中，50000张图像作为训练集，10000张图像作为测试集。 这个数据集是用Python编写的，并且使用了pickle库来加载和处理数据。它可以通过执行"import cifar10"来导入，并使用"cifar10.load_data()"来加载其数据。 加载数据后，可以使用TensorFlow来构建一个图像分类模型。TensorFlow是一个开源的深度学习框架，可以用于构建、训练和评估机器学习模型。 使用tensorflow cifar-10-batches-py数据集，可以进行图像分类任务的实验和研究。可以结合卷积神经网络等深度学习模型，对图像进行特征提取和分类。 在训练模型时，可以使用训练集进行权重更新和优化，然后使用测试集来评估模型的性能。 总结来说，tensorflow cifar-10-batches-py是一个常用的深度学习数据集，可以用于图像分类任务的研究和实验。它结合了TensorFlow框架，提供了加载、处理和评估数据的功能。通过使用它，可以建立一个自定义的图像分类模型，并对其进行训练和评估。 ### 回答2： tensorflow cifar-10-batches-py是一个用于在tensorflow框架中处理CIFAR-10数据集的Python脚本。CIFAR-10数据集是一个广泛应用于图像分类的数据集，包含10个不同类别的影像数据，每个类别有6000个32x32大小的彩色图像。 这个Python脚本通过提供一些函数和类来加载CIFAR-10数据集，并且将图像和标签进行预处理，以便于在训练和测试模型时使用。脚本中的函数可以帮助我们将原始的二进制数据转换成可用于训练的张量形式。 该脚本提供的函数可以将CIFAR-10数据集分为训练集和测试集，并提供了一个函数用于获取下一个训练批或测试批的图像和标签。此外，该脚本还提供了一个函数用于显示CIFAR-10数据集中的图像。 使用tensorflow cifar-10-batches-py脚本，我们可以很方便地加载和预处理CIFAR-10数据集，并用于训练和测试图像分类模型。这个脚本是使用Python编写的，可以在tensorflow环境中直接使用。 ### 回答3： TensorFlow的cifar-10-batches-py是一个用于训练和验证图像分类模型的数据集。它是基于CIFAR-10数据集的一个版本，其中包含50000张用于训练的图像和10000张用于验证的图像。 CIFAR-10数据集是一个常用的图像分类数据集，包含10个不同的类别，每个类别有大约6000张图像。这些类别包括：飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。每个图像的大小为32x32像素，是彩色图像。 cifar-10-batches-py数据集通过Python脚本cifar10.py提供，它将数据集分为5个训练批次和1个验证批次。在训练过程中，可以使用这些批次中的图像进行训练，并根据验证数据集的结果来评估模型的性能。 这个数据集提供了一个方便的方式来测试和评估不同的图像分类算法和模型。使用TensorFlow的cifar10.py脚本可以加载这个数据集，并提供一些函数，用于解析和处理图像数据。 在使用cifar-10-batches-py数据集进行训练时，通常会将图像数据进行预处理，例如将像素值进行归一化处理，以便于模型的训练。同时，还可以使用数据增强的技术，如随机翻转、旋转或裁剪图像，以增加数据的多样性。 总的来说，TensorFlow的cifar-10-batches-py数据集是为了方便机器学习研究人员进行图像分类模型训练和验证而提供的一个常用数据集。它可以用于测试和评估不同的图像分类算法和模型的性能。
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