TensorFlow CIFAR10 示例

Question

我正在尝试使用来自 SVHN 的数据按原样运行整个 CIFAR10。

http://ufldl.stanford.edu/housenumbers/

我将数据格式化为与 Alex Krizhevsky 网站上的 bin 文件完全相同的格式。

http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html

除了更改一些变量名以使其在另一个目录中工作之外，我没有编辑代码。它现在给我一个错误。

W tensorflow/core/common_runtime/executor.cc:1076] 0x218fec0 Compute status: Invalid argument: Indices are not valid (out of bounds).  Shape: dim { size: 128 } dim { size: 10 }
 [[Node: SparseToDense = SparseToDense[T=DT_FLOAT, Tindices=DT_INT32, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](concat, SparseToDense/output_shape, SparseToDense/sparse_values, SparseToDense/default_value)]]

具体来说，cifar.py 中失败的行是:

dense_labels = tf.sparse_to_dense(concated,[FLAGS.batch_size, NUM_CLASSES],1.0, 0.0)

我也检查过这个解决方案，它不起作用。

TensorFlow Indices are not valid (out of bounds)

有人知道如何让它发挥作用吗？

Answer 1

我意识到了错误。 SVHN 数据集给数字 0 赋予了 10，而不是 0。我从一开始就做出了这个致命的假设，它浪费了我很多时间。

给定 10 个类别，标签的范围应为 0-9(含)。发生错误是因为标签的范围是 1-10。

http://ufldl.stanford.edu/housenumbers/

以后记得阅读概述!