基于tensorflow，dbn实现mnist数据识别的运行过程中出现的问题

最新推荐文章于 2021-07-06 15:37:28 发布

原创最新推荐文章于 2021-07-06 15:37:28 发布 · 1.2k 阅读

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#tensorflow #dbn #mnist #案例

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Python新手在使用TensorFlow的DBN进行MNIST数据集分类时遇到多个问题，包括Pillow安装位置、urllib.urlretrieve属性错误、数据读取错误等。通过激活TensorFlow环境安装Pillow，修改input_data模块，以及下载并指定MNIST数据路径，解决了所有问题。在运行程序时出现的警告也进行了相应调整。

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因为分享，知识才得以传播。

谢谢网上大神的分享

Python小白，为了项目开始接触深度学习，使用DBN进行分类，在网上找到最经典的例子来看，具体过程参考了网上的大神，详看链接。就我遇到的问题做个总结。

1.按照@devhl的运行顺序，在安装Pillow时遇到了第一个问题。

因为我的Python基于anaconda构建，tensorflow也基于anaconda，不知道应该把pillow安装在哪里，后来一想基于tensorflow运行

Pycharm,那么我应该安装在anaconda的tensorflow中，打开anaconda prompt，输入activate tensorflow（不知怎么着，在我的电脑里

tensorflow环境的名字为ame…… 和我一样情况的可以换成activate ame）,然后继续按照教程走。

2.我还出现了一个问题，module 'urllib' has no attribute 'urlretrieve',解决方法参考链接3，感谢大神分享。

在input_date中做以下修改。

import urllib
import urllib.request
import numpy
SOURCE_URL = 'http://yann.lecun.com/exdb/mnist/'
#data = urllib.request.urlretrieve("http://yann.lecun.com/exdb/mnist/")
def maybe_download(filename, work_directory):
  """Download the data from Yann's website, unless it's already here."""
  if not os.path.exists(work_directory):
    os.mkdir(work_directory)
  filepath = os.path.join(work_directory, filename)
  if not os.path.exists(filepath):
    filepath, _ = urllib.request.urlretrieve(SOURCE_URL + filename, filepath)

3.在按照教程的第三个步骤添加[0]后，运行rbm_MNIST_test时，出现了另一个问题：

如下：

Traceback (most recent call last):
File "E:/迅雷下载/dbn_tf-master/dbn_tf-master/rbm_MNIST_test.py", line 15, in <module>
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
File "E:\迅雷下载\dbn_tf-master\dbn_tf-master\input_data.py", line 155, in read_data_sets
test_labels = extract_labels(local_file, one_hot=one_hot)
File "E:\迅雷下载\dbn_tf-master\dbn_tf-master\input_data.py", line 57, in extract_labels
magic = _read32(bytestream)
File "E:\迅雷下载\dbn_tf-master\dbn_tf-master\input_data.py", line 25, in _read32
return numpy.frombuffer(bytestream.read(4), dtype=dt)[0]

IndexError: index 0 is out of bounds for axis 0 with size 0

在网上找了很多资料都没用，终于发现了一个方法。链接2里面的方法，感谢大佬的无私分享。虽然错误不同，但我还是尝试了这个方法，成功了！

即为：

将rbm_MNIST_test中的程序进行简单修改，下载MNIST到指定位置，添加它的路径；test程序相同。

mnist = input_data.read_data_sets("E:\迅雷下载/MNIST_data/", one_hot=True)#修改过，加了MNIST_data的下载路径

4.到这里基本没啥问题了，在运行test和rbm_MNIST_test时会出现警告，照着警告改就好。

示例：在nn_tf中：

sess.run(tf.global_variables_initializer())#修改过，将tf.initialize_all_variables改成tf.global_variables_initializer.

链接没经过各位大神同意，如果各位大神介意的话，请马上通知我，我会删除链接的。感谢各位大神的分享和帮助。