Tensorflow编程遇到的问题汇总【持续更新】
1、在搭建GAN模型时,使用了和Generator相同结构和参数的simpler,用于在固定epoch后生成样本,便于观察训练效果。但是在运行的过程中出现了 ValueError: Variable generator/g_1e1_conv/w already exists, disallowed.的错误提示,根据提示,判断是由于simpler和generator的变量命名空间相同造成的。
解决办法,在simpler中加入scope.reuse_variables() 表示使用相同的变量空间即可解决该问题。
2、在搭建卷积网络的过程中,运行一段时间后没有任何程序执行情况。可能原因:1)由于卷积层数较深,参数过多,对空间申请较多,导致了内存溢出;2)对标签的设置,如果是手动设置标签,无法使用tf.zeroslike( )等,需要对标签设置为placeholder类型
解决办法:1)可以对全卷积层进行检查,先修改为较小的全卷积,查看网络是否能够正常运行;
2)input1 = tf.placeholder(tf.float32)
input2=tf.placeholder(tf.float32)
sess.run(output, feed_dict = {input1:[7.], input2: [2.]})
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