tensorflow调试工具:tfdbg 使用教程:https://www.cnblogs.com/hellcat/articles/7812119.html 遇到的错误信息及解决方案 ModuleNotFoundError: No module named 'readline' 命令:{Anaconda安装目录}/Anaconda/Scripts/conda.exe install pyreadline Attempting to work in a virtualenv. If you en…

1.执行pip install pyreadline 安装pyreadline 2.修改对应代码如下 with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) sess = tfdbg.LocalCLIDebugWrapperSession(sess,ui_type="readline")#添加这个 sess.add_tensor_filter("has_inf_or_nan", t…

按照网上的帖子开启tfdbg调试,可能因为没有安装curses和pyreadline包导致失败. 运行 python test001.py --debug 报错: ModuleNotFoundError: No module named '_curses' ModuleNotFoundError: No module named 'readline' 其中oyreadline包直接pip install pyreadline安装即可. curses包的安装参考帖子:https://blog.cs…

1.ascii' codec can't encode characters in position 0-4: ordinal not in range(128) 原因是python2.X默认的编码是ASCII码,只能处理通过ASCII编码的字符,自然汉字就不行了. 解决方法,在django项目的manage.py文件头部加上下面代码: import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf8') 然后就可以采用utf8编码了,也就可以处理中文数据了…

Tensorflow之调试(Debug)及打印变量 tensorflow调试tfdbg 几种常用方法: 1.通过Session.run()获取变量的值 2.利用Tensorboard查看一些可视化统计 3.使用tf.Print()和tf.Assert()打印变量 4.使用Python的debug工具: ipdb, pudb 5.利用tf.py_func()向图中插入自定义的打印代码, tdb 6.使用官方debug工具: tfdbg : https://tensorflow.google.cn/…

https://blog.csdn.net/gubenpeiyuan/article/details/82710163 TensorFlow 调试程序 tfdbg 是 TensorFlow 的专用调试程序.借助该调试程序,您可以在训练和推理期间查看运行中 TensorFlow 图的内部结构和状态,由于 TensorFlow 的计算图模式,使用通用调试程序(如 Python 的 pdb)很难完成调试. 本指南重点介绍 tfdbg 的命令行界面 (CLI).有关如何使用 tfdbg 的图形用户界面…

TensorFlow Debugger(tfdbg),TensorFlow专用调试器.用断点.计算机图形化展现实时数据流,可视化运行TensorFlow图形内部结构.状态.有助训练推理调试模型错误.https://www.tensorflow.org/programmers_guide/debugger . 常见错误类型,非数字(nan).无限值(inf).tfdbg命令行界面(command line interface,CLI). Debugger示例.错误运行MNIST训练,通过Tenso…

TensorFlow API 汉化 模块:tf   定义于tensorflow/__init__.py. 将所有公共TensorFlow接口引入此模块. 模块 app module:通用入口点脚本. bitwise module:操作整数二进制表示的操作. compat module:Python 2与3兼容的函数. contrib module:包含易失性或实验代码的contrib模块. datamodule:tf.data.Dataset输入管道的API. debugging module:…

TensorFlow Programmer's Guide (Introduction) TensorFlow 编程手册 (引言) #(本项目对tensorflow官网上给出的指导手册(TF1.3版本)进行了翻译,后续将持续更新,并补充个人对此的理解) The documents in this unit dive into the details of writing TensorFlow code. For TensorFlow 1.3, we revised this document e…

翻译自Build a Convolutional Neural Network using Estimators TensorFlow的layer模块提供了一个轻松构建神经网络的高端API,它提供了创建稠密(全连接)层和卷积层,添加激活函数,应用dropout regularization的方法.本教程将介绍如何使用layer来构建卷积神经网络来识别MNIST数据集中的手写数字. MNIST数据集由60,000训练样例和10,000测试样例组成,全部都是0-9的手写数字,每个样例由28x28大小…

『PyTorch』第六弹_最小二乘法对比PyTorch和TensorFlow TensorFlow 控制流程操作 TensorFlow 提供了几个操作和类,您可以使用它们来控制操作的执行并向图中添加条件依赖关系. tf.identity 『TensorFlow』流程控制之tf.identity tf.tuple tf.group 创建一个操作,该操作可以对 TensorFlow 的多个操作进行分组,输入需要进行分组的零个或多个张量. tf.no_op tf.count_up_to tf.cond…

[源码解析] TensorFlow 分布式环境(3)--- Worker 静态逻辑 目录 [源码解析] TensorFlow 分布式环境(3)--- Worker 静态逻辑 1. 继承关系 1.1 角色概念 1.2 接口 1.3 WorkerInterface 派生类 2. GrpcRemoteWorker 2.1 定义 2.2 生成 2.3 发送请求 3. Worker Service 3.3.1 WorkerInterface 3.3.2 概念梳理 3.3.4 WorkerInterface…

01-TensorFlow基础 Tensorflow是什么 Google的开源软件库 采取数据流图,用于数值计算 支持多种平台 - GPU.CPU. 移动设备 最初用于深度学习,变得越来越通用 Tensorflow数据结构 #数据流图 线:节点之间的输入输出关系,线上运输张量. tensor:张量- 指代数据 节点:operation (op): 专门运算的操作节点,所有的操作都是一个op,处理数据 只要使用tensorflow的API定义的函数都是OP 节点被分配到各种计算设备上运行 grap…

本文为微信公众号[深度学习大讲堂]特约稿,转载请注明出处 虚拟框架杀入 从发现问题到解决问题 半年前的这时候,暑假,我在SIAT MMLAB实习. 看着同事一会儿跑Torch,一会儿跑MXNet,一会儿跑Theano. SIAT的服务器一般是不给sudo权限的,我看着同事挣扎在编译这一坨框架的海洋中,开始思考: 是否可以写一个框架: import xx.tensorflow as tensorflow import xx.mxnet as mxnet import xx.theano as th…

来源于:https://tensorflow.google.cn/tutorials/estimators/cnn 强烈建议前往学习 tf.layers 模块提供一个可用于轻松构建神经网络的高级 API,还提供了一些有助于创建密集(全连接)层和卷积层.添加激活函数以及应用 dropout 正规化的方法.在本教程中,您将了解如何使用 layers 构建一个卷积神经网络模型来识别 MNIST 数据集中的手写数字. MNIST 数据集包含 60000 个训练样本和 10000 个测试样本,这些样本均为…

参考资料:https://wookayin.github.io/tensorflow-talk-debugging 几种常用方法: 1.通过Session.run()获取变量的值 2.利用Tensorboard查看一些可视化统计 3.使用tf.Print()和tf.Assert()打印变量 4.使用Python的debug工具: ipdb, pudb 5.利用tf.py_func()向图中插入自定义的打印代码, tdb 6.使用官方debug工具: tfdbg 复习: tensorflow是通过…

用过一段时间的caffe后,对caffe有两点感受:1.速度确实快; 2. 太不灵活了. 深度学习技术一直在发展,但是caffe的更新跟不上进度,也许是维护团队的关系:CAFFE团队成员都是业余时间在维护和更新.导致的结果就是很多新的技术在caffe里用不了,比如RNN, LSTM,batch-norm等.当然这些现在也算是旧的东西了,也许caffe已经有了,我已经很久没有关注caffe的新版本了.它的不灵活之处就是新的东西很难自己扩展,只能等版本更新,这就比较尴尬. 因此,只学caffe一个工…

这段时间需要部署tensorflow到linux上,由于堡垒机不能连外网,所以pip.apt-get.wget.git统统不能用,然后就是各种调试了,下面整理了一些遇到的问题和解决方案,供大家参考(CentOS/Python3.4),有什么遗漏的问题还望大家补充. 1.Putty.XShell.SecureCRT.SSH Secure Shell Slient的优缺点 现在大多是用的xshell,因为xshell有一款个人免费的,还是中文界面,对于这种四级都是勉强过的,真心不错. putty因为…

最近打算在win系统下使用pycharm开发程序,并远程连接服务器调试程序,其中在import tensorflow时报错如图所示(在远程服务器中执行程序正常): 直观错误为: ImportError: libcusolver.so.8.0: cannot open shared object file: No such file or directory Failed to load the native TensorFlow runtime. 原因为无法加载libcusolver.so等,查…

Debugging TensorFlow models Symbolic nature of TensorFlow makes it relatively more difficult to debug TensorFlow code compared to regular python code. Here we introduce a number of tools included with TensorFlow that make debugging much easier. Proba…

可视化 添加变量 tf.summary.histogram( "weights1", weights1) # 可视化观看变量 还有添加图像和音频. 常量 tf.summary.scalar('x', x) 添加embedding python def checkpoint(sess): # Output directory for models and summaries timestamp = str(int(time.time())) out_dir = os.path.abspa…

1. 在我们学习中,调试超参数是非常重要的. 超参数的调试可以是a学习率,(β1和β2,ε)在Adam梯度下降中使用, layers层数, hidden units 隐藏层的数目, learning_rate_dacay 学习率衰减, mini-batch size 每次迭代的样本数目 当需要调节的参数的数目较多时,我们通常使用随机参数选择进行参数调节. 比如学习率的范围为0.0001 - 1 , 在0.0001-0.001之间,样本随学习率的变化较大,因此有必要增加这部分的权重,我们使用log…

#-*-coding:utf8-*- __author = "buyizhiyou" __date = "2017-11-21" import random, time, os, decoder from PIL import Image import numpy as np import tensorflow as tf import pdb import decoder import random ''' 在汉字ocr项目中,利用基于attention的enco…

#-*-coding:utf8-*- __author = "buyizhiyou" __date = "2017-11-21" ''' 单步调试,结合汉字的识别学习lstm,ctc loss的tf实现,tensorflow1.4 ''' import tensorflow as tf import numpy as np import pdb import random def create_sparse(batch_size, dtype=np.int32):…

运行以下代码,进入~/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/ops/rnn.py和~/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/ops/rnn_cell.py单步追踪调试 调试中import tensorflow as tf,利用tf.Session().run(variable)打印变量 查看BasicRNNCell和dynamic_rnn的实现方式…

背景: 不知道大家有没有这样的烦恼:在使用Tensorflow搭建好模型调试的过程中,经常会碰到一些问题,当时花了不少时间把这个问题解决了,一段时间后,又出现了同样的问题,却怎么也不记得之前是怎么解决的,结果又得再来一遍. 为了不让这样的情况再次发生,特在此记录下来,以备后查. 正文: 问题列表如下: 问题1: Did you mean to set reuse=True or reuse =tf.AUTO_REUSE in Varscope? 解决方法: 增加一行:tf.get_variabl…

笔者采用python3.6.7+TensorFlow1.12.0+CUDA10.0+CUDNN7.3.1构建环境 PC端配置为GTX 1050+Intel i7 7700HQ 4核心8线程@2.8GHZ TensorFlow-gpu的安装经历实在是坎坷的很 首先显卡一定要支持 没想到的是GTX 1050TI,GTX 1070TI等主流显卡竟然都不支持 (还好我买的是GTX 1050) (并没有暗示需要一块TESLA) 点这里查看CUDA支持列表 其次需要对好版本号,不同的TensorFlow版本…

启动时添加环境变量 export TF_CPP_MIN_VLOG_LEVEL=1 ,这样可以打印VLOG(1)的log…

InvalidArgumentError (see above for traceback): Not enough time for target transition sequence (required: 8, available: 7) 错误原因:label的长度比数据(图像.或语音等)的 序列sequence还长,这个可能是原始数据reshape到标准的feature,同时step就小于了label的长度.比如图像缩放到标准的height,width也同比例缩放了,小于了label的l…

上次写完粗浅的BP算法 介绍 本来应该继续把 卷积神经网络算法写一下的 但是最近一直在踩 TensorFlow的坑.所以就先跳过算法介绍直接来应用场景,原谅我吧. TensorFlow 介绍 TF是google开源出来的人工智能库,由python语言写的 官网地址:http://www.tensorflow.org/   请用科学上网访问 中文地址:http://www.tensorfly.cn/ 当然还有其他AI库,不过大多数都是由python 写的 .net 的AI库叫 Accord.net…