老师,还有个问题想请教:你的课程里面分别讲了调整卷积核个数,激活函数,学习率,权重初始化以及用不同的优化器等来训练模型,制作曲线观察训练损失,正确率,评估损失,正确率曲线变化,从而可以为该模型选择出表现较优的选择。

在单项训练中通过曲线很好选择,那如果我们将这些所有最优的或者较优的 卷积核个数,激活函数,学习率,权重初始化以及用不同的优化器的组合全部结合起来训练模型,他们叠加的效果会不会是最好的?这是做实验的最终目的和意义吗?


为持续更新点赞,重点想看四五六章的代码。。。期待


老师 你好。这个程序报错了。。。。。。

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把计算图写入事件文件,在TensorBoard里面查看

Extracting ../MNIST_data/train-images-idx3-ubyte.gz

Extracting ../MNIST_data/train-labels-idx1-ubyte.gz

Extracting ../MNIST_data/t10k-images-idx3-ubyte.gz

Extracting ../MNIST_data/t10k-labels-idx1-ubyte.gz

Traceback (most recent call last):

  File "/home/alex/anaconda3/envs/TensorFlow/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 1139, in _do_call

    return fn(*args)

  File "/home/alex/anaconda3/envs/TensorFlow/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 1121, in _run_fn

    status, run_metadata)

  File "/home/alex/anaconda3/envs/TensorFlow/lib/python3.6/contextlib.py", line 88, in __exit__

    next(self.gen)

  File "/home/alex/anaconda3/envs/TensorFlow/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/errors_impl.py", line 466, in raise_exception_on_not_ok_status

    pywrap_tensorflow.TF_GetCode(status))

tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: Dst tensor is not initialized.

 [[Node: _arg_X_Origin/Placeholder_0_0/_5 = _Recv[client_terminated=false, recv_device="/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0", send_device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0", send_device_incarnation=1, tensor_name="edge_337__arg_X_Origin/Placeholder_0_0", tensor_type=DT_FLOAT, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0"]()]]

During handling of the above exception, another exception occurred:

Traceback (most recent call last):

  File "/home/alex/PycharmProjects/机器学习_Test/双隐层自编码器/Auto_Encoder_Two_Layer.py", line 85, in <module>

    _, loss = sess.run([Train, Loss], feed_dict={X_Origin: batch_xs})

  File "/home/alex/anaconda3/envs/TensorFlow/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 789, in run

    run_metadata_ptr)

  File "/home/alex/anaconda3/envs/TensorFlow/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 997, in _run

    feed_dict_string, options, run_metadata)

  File "/home/alex/anaconda3/envs/TensorFlow/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 1132, in _do_run

    target_list, options, run_metadata)

  File "/home/alex/anaconda3/envs/TensorFlow/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 1152, in _do_call

    raise type(e)(node_def, op, message)

tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: Dst tensor is not initialized.

 [[Node: _arg_X_Origin/Placeholder_0_0/_5 = _Recv[client_terminated=false, recv_device="/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0", send_device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0", send_device_incarnation=1, tensor_name="edge_337__arg_X_Origin/Placeholder_0_0", tensor_type=DT_FLOAT, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0"]()]]

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求怎么解决

。。。。。。。。。。。。。。。。


由于命令都是tf.summary.FileWriter,除了有没有计算图的区别,那训练日志和测试日志内容不是一样了嘛?

def main(_):  为什么括号里要加一条横线

会出现urllib.error.URLError: <urlopen error [WinError 10060] 由于连接方在一段时间后没有正确答复或连接的主机没有反应,连接尝试失败 

_, train_loss, train_w, train_b = sess.run([TrainOp, TrainLoss, W, b],
                                                   feed_dict={X: train_X, Y_true: train_Y})

这个下划线_是什么用法? 还有TrainOp的值我看了下是None,不知道代表什么含义,还请老师答疑解惑

博主有没有听过你自己讲的课,声音嗡嗡的,像在瓮里面说话。是你声音就这么低沉吗?而且不要夹杂方言啊,听不懂啊,什么什么乎是啥



TensorFlow 1.2.0  测试OK!

pycharm下如果想对路径不显示数据,则使用绝对路径,就可以显示数据了。

必须使用chrome浏览器........



pred = tf.arg_min(distance, 0)

TensorFlow1.3.0应该使用

pred = tf.argmin(distance, 0)

一个小细节,相减的时候,-2 0 2 2 3 3,应该是-2 0 2 3 3 3


踏实,细心,分享的确实是满满的干货。学习学习

老师,继续更新啊

讲的很不错,短时间内可以打些基础,效率很高,希望能把后面的几章出完,谢谢了

这个比MATLAB的还要的强大的感觉。

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