【问题标题】:TensorFlow CIFAR10 ExampleTensorFlow CIFAR10 示例
【发布时间】:2016-04-17 23:41:06
【问题描述】:

我正在尝试使用来自 SVHN 的数据按原样运行整个 CIFAR10。

http://ufldl.stanford.edu/housenumbers/

我将数据格式化为与 Alex Krizhevsky 网站上的 bin 文件完全相同的格式。

http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html

我没有编辑代码,只是更改了一些变量名称以使其在另一个目录中工作。现在它给了我一个错误。

W tensorflow/core/common_runtime/executor.cc:1076] 0x218fec0 Compute status: Invalid argument: Indices are not valid (out of bounds).  Shape: dim { size: 128 } dim { size: 10 }
 [[Node: SparseToDense = SparseToDense[T=DT_FLOAT, Tindices=DT_INT32, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](concat, SparseToDense/output_shape, SparseToDense/sparse_values, SparseToDense/default_value)]]

具体来说,cifar.py 中失败的那一行是:

dense_labels = tf.sparse_to_dense(concated,[FLAGS.batch_size, NUM_CLASSES],1.0, 0.0)

我也检查过这个解决方案,它不起作用。

TensorFlow Indices are not valid (out of bounds)

有人知道如何让它工作吗?

【问题讨论】:

    标签: tensorflow


    【解决方案1】:

    我意识到了错误。 SVHN 数据集给数字 0 赋予了 10 的值,而不是 0。我从一开始就做出了这个致命的假设,它浪费了我很多时间。

    给定 10 个类别,标签的范围应为 0-9(含)。发生错误是因为标签的范围是 1-10。

    http://ufldl.stanford.edu/housenumbers/

    记得在以后阅读概述!

    【讨论】:

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