# Tensorflow 代码调试过程出现问题及解决方法

派大星呐呐呐

于 2018-05-14 20:21:51 发布

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分类专栏：机器学习文章标签： Tensorflow

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sinat_35418761/article/details/80314681

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本文总结了Tensorflow编程中遇到的问题，包括错误如slice indices错误、Fetch argument错误、模型保存路径错误以及Tensor不存在的KeyError。此外，还讨论了variable与get_variable的区别、name_scope与variable_scope的差异，并介绍了模型的存储与加载机制。

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Tensorflow 代码调试过程出现问题及解决方法

@(monkey)

一. 错误

初学者很容易犯很多错误
记录一下

1.slice indices must be integers or None or have an index method

#定义这样图 
with tf.name_scope("validation"):
    with tf.variable_scope("weigh_biases",reuse = True):
        Weights1 = tf.get_variable('Weights')  #reuse
        biases1 = tf.get_variable('biases')   #reuse
        validata = tf.placeholder(tf.float32,(30,2)) #input data 30
        y = tf.matmul(validata,Weights1) + tf.matmul(tf.ones((30,1)),biases1)
#sess.run
 vanum = ((step/100)%2 - 1)*30  #0 or 30 ##problem
 y = sess.run(y,feed_dict={validata:validation_data[vanum:vanum+30]})#运行到这步出错