记录一个下最近用tensorflow的几个坑
1,
softmax_cross_entropy_with_logits
的中的logits=x*w+b,其中w应该是[nfeats,nclass],b是[nclass]是对输出的每个类上logits的修正?。 label 应该是[nsamples,nclass](用np.concatenate([yy,1-yy],1)生成one hot)
例如,2分类问题,nclass就是2,
sparse_softmax_cross_entropy_with_logits
的的中的logits=x*w+b,其中w应该是[nfeats,nclass],b是[nclass]。而 label 应该是[nclass]
2
关于tfrecord
feats=batch_inputs()一定要在threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord)的前面,测试的写到后面了,卡住了,非常难调试
3
关于feed_dict,由于tfrecord读入的值就是tenosr,所以不需要feed_dict,直接run[loss]就行了,例子见这个https://github.com/fword/TFrecordsBatch
他还feed一个空的字段,其实完全不需要
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