Tersorflow深度学习入门—— CIFAR-10 训练示例报错及解决方案

前言：相关环境搭建

TF（tensorflow）安装之python

tensorflow 之 bazel安装 & 使用

Python的库sklearn安装 & bazel安装 & cmake

GBDT安装（xgboost LightGBM）

GBDT 之 Boosting方法

linux export 环境变量设置

一：Tersorflow CIFAR-10 训练示例报错及解决方案（1）

1．AttributeError:'module' object has noattribute 'random_crop'

##解决方案：

将distorted_image= tf.image.random_crop(reshaped_image,[height, width])改为：

distorted_image = tf.random_crop(reshaped_image,[height,width,3])

2.  AttributeError:'module'object has no attribute 'SummaryWriter'

##解决方案：tf.train.SummaryWriter改为：tf.summary.FileWriter

3.  AttributeError:'module'object has no attribute 'summaries'

解决方案：  tf.merge_all_summaries()改为：summary_op =tf.summaries.merge_all()

4. AttributeError: 'module' object hasno attribute'histogram_summary

tf.histogram_summary(var.op.name,var)改为： tf.summaries.histogram()

5. AttributeError: 'module' object hasno attribute'scalar_summary'

tf.scalar_summary(l.op.name+ ' (raw)', l)

##解决方案：

tf.scalar_summary('images',images)改为：tf.summary.scalar('images', images)

tf.image_summary('images',images)改为：tf.summary.image('images', images)

6. ValueError: Only call`softmax_cross_entropy_with_logits` withnamed arguments (labels=...,logits=..., ...)

##解决方案：

  cifar10.loss(labels, logits) 改为：cifar10.loss(logits=logits,labels=labels)

 cross_entropy=tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(

        logits,dense_labels,name='cross_entropy_per_example')

改为：

  cross_entropy =tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(

       logits=logits, labels=dense_labels,name='cross_entropy_per_example')

7. TypeError: Using a `tf.Tensor` as a Python `bool`isnot allowed. Use `if t is not None:` instead of `if t:` to test if a tensorisdefined, and use TensorFlow ops such as tf.cond to execute subgraphsconditionedon the value of a tensor.

##解决方案：

if grad: 改为  if grad is not None:

8. ValueError: Shapes (2, 128, 1) and () are incompatible

###解决方案：

concated = tf.concat(1, [indices, sparse_labels])改为：

concated= tf.concat([indices, sparse_labels], 1)

9. 报错：（这个暂时没有遇到）

File"/home/lily/work/Tensorflow/CIRFAR-10/tensorflow.cifar10-master/cifar10_input.py",line83, in read_cifar10

    result.key, value=reader.read(filename_queue)

 File"/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/ops/io_ops.py",line326, in read

queue_ref = queue.queue_ref

AttributeError: 'str' object hasno attribute 'queue_ref'

###解决方案：

由于训练样本的路径需要修改，给cifar10_input.py中data_dir赋值为本地数据所在的文件夹

以上参考自 http://blog.csdn.net/xiao_lxl/article/details/70622209

二：Tersorflow CIFAR-10 训练示例报错及解决方案（2）

1，File"tensorflow/models/slim/preprocessing/cifarnet_preproces.py", line70, in preprocess_for_train

return tf.image.per_image_whitening(distorted_image)
AttributeError: 'module' object has no attribute'per_image_whitening'

2，tensorflow:AttributeError: 'module' object has noattribute 'mul'

3，bin/im2txt/evaluate.runfiles/im2txt/im2txt/evaluate.py",line 174, in run summary_op = tf.merge_all_summaries() AttributeError: 'module'object has no attribute 'merge_all_summaries'

What can I do for this?

三：结束语

公共学习，共同攻克cnn，如有不妥之处欢迎留言。

目录：

1，机器学习 & MR

Hadoop进阶（hadoop streaming c++实现 & MapReduce参数调优）

hadoop streaming （shell执行 & combiner & 数据分割）

hadoop streaming python 处理 lzo 文件遇到的问题

spark安装与调试

推荐算法之Jaccard相似度与Consine相似度

LibLinear使用总结

深度学习在推荐领域的应用 

2，tensorflow 安转与使用

Tersorflow深度学习入门—— CIFAR-10 训练示例报错及解决方案

tensorflow 之 bazel安装 & 使用

Python的库sklearn安装 & bazel安装 & cmake

TF（tensorflow）安装之python

GBDT 之 Boosting方法

GBDT安装（xgboost LightGBM）,

3，工具安装

linux export 环境变量设置   

urlencode & quote & unquote (url 中带中文参数)  

linux crontab -e报错

configure --prefix=/ & yum install 路径

rethat / CentOS环境配置

redis 值 hiredis (c/c++)