关于那些系统错误的改进

这篇博客探讨了在使用TensorFlow时遇到的系统错误,包括'tensorflow'模块无'get_default_graph'属性的问题,以及负维度大小引起的错误。作者提供了解决方案,如回退到keras 2.3.1版本,并建议调整maxpooling大小以避免错误。在训练过程中,模型达到99.35%的验证准确率,但在测试集上损失有所增加。

poch 20/20
7000/7000 [==============================] - 12s 2ms/step - loss: 0.0201 - accuracy: 1.0000 - val_loss: 0.0432 - val_accuracy: 0.9935
测试集上的损失: 0.04919449946284294
测试集上的损失: 0.9909999966621399

ule 'tensorflow' has no attribute 'get_default_graph'

通过的解决方法为

pip install --upgrade keras==2.3.1

 Negative dimension size caused by subtra

出现这个错误主要是因为咱们的maxpoooling的大小太大 可以减少就可以

目录

踩坑记录 | 训练完美却报 two errors:tf.get_default_graph 消失 & Negative dimension size 全攻略

1. 错误 1:'tensorflow' has no attribute 'get_default_graph'

1.1 背景

1.2 复现场景

1.3 解决思路

2. 错误 2:Negative dimension size caused by subtract

2.1 本质

2.2 复现场景

2.3 快速修复清单

3. 完整修复后的网络模板

4. 踩坑复盘 & 经验

5. 一句话总结


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