ValueError: Only call `sparse_softmax_cross_entropy_with_logits` with named a

ajphsb0849

于 2018-11-09 14:00:00 发布

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文章标签：人工智能

原文链接：http://www.cnblogs.com/a9999/p/9934725.html

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本文解决在使用TensorFlow训练MNIST数据集时遇到的两个常见错误：一是关于交叉熵计算的参数顺序问题；二是初始化变量时的AttributeError。通过调整参数顺序和更新变量初始化方法，使神经网络模型能够正常运行。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

第五章中完整的训练MNIST数据的神经网络模型的程序代码中，直接运行程序的话会遇到以下的错误。

把下面的这行代码

# 计算交叉熵及其平均值
cross_entropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(y,tf.argmax(y_, 1))

#改为

cross_entropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels=tf.argmax(y_, 1), logits=y)

tf.initialize_all_variables.run()
AttributeError: 'function' object has no attribute 'run'

  tf.initialize_all_variables.run()

#改为
tf.global_variables_initializer().run()

转载于:https://www.cnblogs.com/a9999/p/9934725.html