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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?
最佳答案
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!
关于TensorFlow CIFAR10 示例,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/34759227/
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