Python日常报错记录

日常python报错及解决方法记录 电脑配置: tensorflow_gpu-1.4.0 keras 2.0.8 numpy 1.16.0 1.问题描述: 在TensorFlow教程:电影评论文本分类中 按照给定语句model = keras.Sequential()在电脑中跑的时候报错: AttributeError: module ‘keras’ has no attribute ‘Sequential’ 解决方法: 将model = keras.Sequential()替换成model=keras.models.Sequential( 阅读详情

总是忘了一些常见的错误,希望能不断的记录下来吧!

1 keras 图片格式设置 channel_last、channel_first

首先keras有两种backen,一种是tensorflow,采用类似于(224, 224, 3)这样的图片格式;另一种是theano,采用类似于(3, 224, 244)这种图片格式。

from keras import backend as K
K.set_image_data_format('channels_last')#设置格式
keras.backend.image_data_format() #查看当前格式

K.set_image_dim_ordering('th')#这种会报错,显示k没有这个属性,现在都取消了,都用上面那种设置

待写:https://blog.youkuaiyun.com/zjs975584714/article/details/103235862

2 CUDA_ERROR_UNKNOWN

Attempting to fetch value instead of handling error Internal: failed to get device attribute 13 for device 0: CUDA_ERROR_UNKNOWN: unknown error
这个报错从我开始接触深度学习就有了,一开始找遍了全网也没解决,如果你的cuda都配置好了还报错,我觉得应该是我们的GPU太次了,多试几次就好了,不过试多了我就烦了,转战在线GPU了。推荐一个不免费的租GUP的网站www.matpool.com都会配好环境,直接用就行,还挺方便的。

Python中数据处理报错的排查与修复 Python数据处理中的报错排查与修复是一个需要耐心和技巧的过程。通过仔细阅读错误信息、使用调试工具、添加日志记录和编写单元测试等方法,我们可以快速定位和解决代码中的问题。同时,遵循代码规范、进行数据验证、使用异常处理和编写单元测试等预防措施,可以减少代码报错的发生,提高代码的质量和稳定性。希望本文的介绍能够帮助读者更好地应对Python数据处理中的报错问题。 阅读详情

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