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…

title: TensorFlow训练MNIST报错ResourceExhaustedError date: 2018-04-01 12:35:44 categories: deep learning tags: MNIST TensorFlow 在最后测试的一步报错: ResourceExhaustedError (see above for traceback): OOM when allocating tensor 搜索了一下才知道是GPU显存不足(emmmm....)造成的,可以把最后测…

1 FailedPreconditionError错误现象 在运行tensorflow时出现报错,报错语句如下: FailedPreconditionError (see above for traceback): Attempting to use uninitialized value Variable [[Node: Variable/read = _MklIdentity[T=DT_FLOAT, _kernel="MklOp", _device="/job:local…

GPU版的tensorflow在模型训练时遇到Blas GEMM launch failed错误,或者keras遇到相同错误(keras 一般将tensorflow作为backend,如果安装了GPU版本的tensorflow,那么在使用keras时会优先使用GPU),类似报错如下: InternalError (see above for traceback): Blas GEMM launch failed : a.shape=(300, 1), b.shape=(1, 10), m=300…

在ubuntu上安装tensorflow后导入模块显示Illegal instruction (core dumped) 服务器的版本是Ubuntu 16.04.5 降低版本,成功导入模块 pip3 install tensorflow==1.5…

参考: https://blog.csdn.net/caicai_zju/article/details/70245099…

需求是使用pyqt5中的槽函数运行keras模型训练,为了不让工具在模型训练的过程中出现假死的现象,于是把训练操作放到单独的线程中运行,于是问题来了,训练操作在主线程运行时正常,但是界面假死,假若训练在单独的线程中运行就会出现下面这个问题. 网上对此错误的解释是keras和TensorFlow的版本不对,但是并没有解释为什么,一开始我是怀疑的,为什么在主线程中能够正常运行,单独开一个线程时就不行了,这为什么是版本的问题? 定位到错误代码的地方,如下图所示,问题是_SYMBOLIC_SCOPE这个…

错误1:  训练正常开始后,能正常看到日志输出,但中途报错 ResourceExhaustedError (see above for traceback): OOM when allocating tensor with shape[1435,9,256] ..................... ResourceExhaustedError (see above for traceback): OOM when allocating tensor with shape[1435,9,256…

在使用tensorflow的object detection时,出现以下报错 tensorflow Resource exhausted: OOM when allocating tensor with shape 可能的解决方法: 减小训练的batch大小…

C:\....\Anaconda3\envs\py35\lib\site-packages\h5py\__init__.py:36: FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from `float` to `np.floating` is deprecated. In future, it will be treated as `np.float64 == np.dtype(float).type`. from…