pycharm中TensorFlow調(diào)試常見(jiàn)問(wèn)題小結(jié)
1. RuntimeError: Attempted to use a closed Session.
在pycharm下調(diào)用tensorflow庫(kù)時(shí)，運(yùn)行出現(xiàn)以下問(wèn)題：
RuntimeError: Attempted to use a closed Session.
解決方法：將STEP=5000開始的程序整體右移，包含在“with”內(nèi)
可能遇見(jiàn)的問(wèn)題：python代碼如何整體移動(dòng)
- 選中代碼，按下“Tab”鍵即可整體右移
- 選中代碼，按下“Shift+Tab”鍵即可整體左移
2. AttributeError: module ‘tensorflow' has no attribute ‘select'
調(diào)用tf.select出錯(cuò)
將tf.select替換為tf.where即可
3. UnicodeDecodeError: ‘utf-8' codec can't decode byte 0xff in position 0: invalid start byte
利用TensorFlow的tf.gfile.FastGFile讀入圖像發(fā)生上述錯(cuò)誤：
原始代碼：
image_raw_data=tf.gfile.FastGFile('anglababy.jpg','r').read()
將'r'修改為'rb'即可
4. python中用plt.imshow()顯示圖像之后，程序就停止運(yùn)行，必須關(guān)掉顯示的圖像才繼續(xù)運(yùn)行
可以將show()寫在進(jìn)程里，通過(guò)調(diào)用進(jìn)程來(lái)打開圖片，那么進(jìn)程的運(yùn)行狀態(tài)就不會(huì)影響到主程序的往下執(zhí)行了
import threading import Image class ThreadClass(threading.Thread): def run(self): im=Image.open(‘z.jpg') im.show() print (1) t = ThreadClass() t.start() print (2) a=input(‘End')
運(yùn)行結(jié)果為:先打印出‘1'，然后顯示圖片z.jpg，接著再不關(guān)閉圖片的情況下打印出‘2'。
具體應(yīng)用的時(shí)候你根據(jù)需要組織代碼。
5. AttributeError: module ‘tensorflow.python.ops.image_ops' has no attribute ‘per_image_whitening'
TensorFlow對(duì)歸一化函數(shù)tf.image.per_image_whitening(img_data)進(jìn)行了修改，變?yōu)橐韵滦问剑?/strong>
adjusted = tf.image.per_image_standardization(img_data)
6. ValueError: Tried to convert ‘min_object_covered' to a tensor and failed. Error: None values not supported.
解決方法：
begin, size, bbox_for_draw = tf.image.sample_distorted_bounding_box(
tf.shape(img_data), bounding_boxes=boxes,min_object_covered=0.1)
7. NameError:name ‘xrange' is not defined
解決方式：在Python 3中，range()與xrange()合并為range( )
8. tensorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError: Attempting to use uninitialized value matching_filenames
TensorFlow實(shí)戰(zhàn)google深度學(xué)習(xí)框架中，輸入文件隊(duì)列的程序中報(bào)錯(cuò)
原因在于：tf.global_variables_initializer().run()
要改為：sess.run([tf.global_variables_initializer(),tf.local_variables_initializer()])
tf.local_variables_initializer()：返回一個(gè)初始化所有局部變量的操作（Op）。要是你把圖“投放進(jìn)一個(gè)”session中后，你就能夠通過(guò)run 這個(gè)操作來(lái)初始化所有的局部變量，本質(zhì)相當(dāng)于variable_initializers(local_variables())
到此這篇關(guān)于pycharm中TensorFlow調(diào)試常見(jiàn)問(wèn)題小結(jié)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)TensorFlow調(diào)試問(wèn)題內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
相關(guān)文章
python多維數(shù)組方法示例代碼2008-09-09
python numpy--數(shù)組的組合和分割實(shí)例
這篇文章主要介紹了python numpy--數(shù)組的組合和分割實(shí)例，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧2020-02-02
Echarts 是一個(gè)由百度開源的數(shù)據(jù)可視化，憑借著良好的交互性，精巧的圖表設(shè)計(jì)，得到了眾多開發(fā)者的認(rèn)可，本文介紹了Pyecharts交互圖表，感興趣的可以了解一下2021-05-05
Python接口自動(dòng)化?之用例讀取方法總結(jié)
這篇文章主要介紹了Python接口自動(dòng)化?之用例讀取方法總結(jié)，在軟件測(cè)試中，為項(xiàng)目編寫接口自動(dòng)化用例已成為測(cè)試人員常駐的測(cè)試工作。本文以python為例，基于筆者曾使用過(guò)的三種用例數(shù)據(jù)讀取方法：xlrd、pandas、yaml，下面簡(jiǎn)要地介紹下它們的使用方法及簡(jiǎn)單分析2022-06-06
關(guān)于Python解包知識(shí)點(diǎn)總結(jié)
在本篇文章里小編給各位分享的是關(guān)于Python解包知識(shí)點(diǎn)總結(jié)，有興趣的朋友們可以學(xué)習(xí)參考下。2020-05-05
Python實(shí)現(xiàn)的在特定目錄下導(dǎo)入模塊功能分析
這篇文章主要介紹了Python實(shí)現(xiàn)的在特定目錄下導(dǎo)入模塊功能,結(jié)合實(shí)例形式分析了Python基于系統(tǒng)函數(shù)及import語(yǔ)句實(shí)現(xiàn)模塊導(dǎo)入的相關(guān)操作技巧,需要的朋友可以參考下2019-02-02
解決numpy矩陣相減出現(xiàn)的負(fù)值自動(dòng)轉(zhuǎn)正值的問(wèn)題
這篇文章主要介紹了解決numpy矩陣相減出現(xiàn)的負(fù)值自動(dòng)轉(zhuǎn)正值的問(wèn)題，具有很好的參考價(jià)值，希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧2020-06-06
python實(shí)現(xiàn)文字轉(zhuǎn)語(yǔ)音的項(xiàng)目實(shí)踐
pyttsx3是一個(gè)Python庫(kù),用于文字轉(zhuǎn)語(yǔ)音的功能,它可以將文本轉(zhuǎn)換為語(yǔ)音,并使用不同的音頻引擎進(jìn)行輸出,本文就來(lái)詳細(xì)的介紹一下用法,具有一定的參考價(jià)值,感興趣的可以了解一下2023-08-08
使用Python實(shí)現(xiàn)ELT統(tǒng)計(jì)多個(gè)服務(wù)器下所有數(shù)據(jù)表信息
這篇文章主要介紹了使用Python實(shí)現(xiàn)ELT統(tǒng)計(jì)多個(gè)服務(wù)器下所有數(shù)據(jù)表信息,ETL，是英文Extract-Transform-Load的縮寫，用來(lái)描述將數(shù)據(jù)從來(lái)源端經(jīng)過(guò)抽取(extract)、轉(zhuǎn)換(transform)、加載(load)至目的端的過(guò)程,需要的朋友可以參考下2023-07-07
Python自動(dòng)化辦公之群發(fā)郵件案例詳解
我們?cè)谵k公時(shí)常常會(huì)遇到需要將郵件群發(fā)給很多客戶，這個(gè)時(shí)候如何快速完成這一任務(wù)呢？不要慌，本文將為大家提供用Python代碼解決這一問(wèn)題的方法，需要的可以參考一下2022-02-02