TensorFlow学习笔记（九）：CIFAR-10训练例子报错解决

以下报错主要是由于TensorFlow升级1.0后与以前代码不兼容所致。

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 tensor isdefined, and use TensorFlow ops such as tf.cond to execute subgraphsconditioned on 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：

File"/home/lily/work/Tensorflow/CIRFAR-10/tensorflow.cifar10-master/cifar10_input.py",line 83, in read_cifar10

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

  File"/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/ops/io_ops.py",line 326, 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

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

tf.train.SummaryWriter改为：tf.summary.FileWriter

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

 tf.merge_all_summaries()改为：summary_op = tf.summaries.merge_all()

tf.histogram_summary(var.op.name, var)
AttributeError: 'module' object has no attribute 'histogram_summary'

改为：  tf.summaries.histogram()

tf.scalar_summary(l.op.name + ' (raw)', l)
AttributeError: 'module' object has no attribute 'scalar_summary'

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

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

ValueError: Only call `softmax_cross_entropy_with_logits` with named arguments (labels=..., logits=..., ...)

    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')

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

if grad: 改为  if grad is not None:

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

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

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

tensorflow1.0

主要 API 改进

BusAdjacency 枚举被协议缓冲 DeviceLocality 代替。总线索引现在从 1 而不是 0 开始，同时，使用 bus_id==0，之前为 BUS_ANY。

Env::FileExists 和 FileSystem::FileExists 现在返回 tensorflow::Status 而不是一个 bool。任何此函数的调用者都可以通过向调用添加.ok（）将返回转换为 bool。

C API：TF_SessionWithGraph 类型更名为 TF_Session，其在 TensorFlow 的绑定语言中成为首选。原来的 TF_Session 已更名为 TF_DeprecatedSession。

C API： TF_Port 被更名为 TF_Output。

C API: 调用者保留提供给 TF_Run、 TF_SessionRun、TF_SetAttrTensor 等的 TF_Tensor 对象的所有权。

将 tf.image.per_image_whitening() 更名为 tf.image.per_image_standardization()。

将 Summary protobuf 构造函数移动到了 tf.summary 子模块。

不再使用 histogram_summary、audio_summary、 scalar_summary，image_summary、merge_summary 和 merge_all_summaries。

组合 batch_ *和常规版本的线性代数和 FFT 运算。常规运算现在也处理批处理。所有 batch_ * Python 接口已删除。

tf.all_variables，tf.VARIABLES 和 tf.initialize_all_variables 更名为 tf.global_variables，tf.GLOBAL_VARIABLES 和 tf.global_variable_initializers respectively。