如何在TensorFlow中清除整个网络结构
在TensorFlow中清除整个网络结构，可以通过以下步骤实现：
- 导入所需的库和模块：
import tensorflow as tf- 创建或加载已有的TensorFlow图和会话：
graph = tf.Graph()
sess = tf.Session(graph=graph)- 构建网络结构：
# 假设已经定义了网络的输入和参数
inputs = ...
weights = ...
biases = ...
# 定义网络的计算过程
outputs = ...- 清除网络结构：
# 将默认图设置为当前图
with graph.as_default():
# 获取默认图中的所有变量
variables = tf.global_variables()
# 将所有变量初始化为默认值
init_op = tf.variables_initializer(variables)
# 运行初始化操作
sess.run(init_op)通过以上步骤，整个网络结构会被清除，包括变量的值和计算图的定义。在清除之后，可以重新定义新的网络结构，重新初始化变量，并在会话中进行训练或推理。
推荐的腾讯云相关产品：腾讯云AI智能优图（https://cloud.tencent.com/product/faceid）提供了丰富的人脸识别和图像处理能力，适用于人脸识别、图像分析等应用场景。
相关·内容
和咖啡馆一样，互联网上也有一些经过预先训练的TensorFlow模型。然而，与TensorFlow不同的是，Caffe的模型总是伴随着一个指示网络结构和层名的.prototxt文件，而Caffe依赖Python代码来定义神经网络。同时，由于variable_scope的存在，对于TensorFlow中的变量，它的名称可能会很长。这使得通过名称查找特定变量变得非常困难。那么，如果我从互联网上下载了一个预先训练好的TensorFlow模型，而没有网络结构python代码，我如何将它用于我自己的项目呢？
浏览 2提问于2017-07-19得票数 2
我定义了一个tensorflow网络结构，然后我想像pytorch一样打印它。tensorflow是否有相应的函数？或者我应该如何实现它？
浏览 36提问于2019-01-10得票数 0
我试图在我的网络结构中使用ResidualWrapper和HighwayWrapper，但是我得到了形状不匹配错误。 所以我试过的是： import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib import rnn
tf.reset_default_graph()
a = tf.placeholder(tf.float32,[2,5,10])
with tf.variable_scope('encoder') as scope:
model = tf.nn.dynamic_rnn(tf.nn.rnn_cell.Res
浏览 11提问于2019-04-24得票数 0
回答已采纳
1回答
我正致力于在已经训练过的TensorFlow basic LSTM和可以在浏览器中运行的javascript版本之间实现一个接口。问题在于，在我所读过的所有文献中，LSTMs都被建模为微型网络(仅使用连接、节点和门)，而TensorFlow似乎有更多的功能。
我有两个问题：
TensorFlow模型能很容易地转化为一种更传统的神经网络结构吗？
是否有一种实用的方法来映射TensorFlow提供给您的可训练变量到此结构？
我可以从TensorFlow中得到“可训练变量”，问题是它们似乎每个LSTM节点的偏差只有一个值，我看到的大多数模型都包括内存单元、输入和输出的几个偏差。
浏览 2提问于2015-12-17得票数 9
回答已采纳
我想在使用CNTK的C++应用程序中部署我的tensorflow模型。如何从CNTK导入tensorflow模型？
有没有什么实用工具可以将学习到的模型转换为CNTK的可消化模型？你会在这里建议什么解决方案？
浏览 0提问于2016-12-14得票数 3
1回答
我正在研究基于Tensorflow的成本敏感神经网络。，但由于静态图形结构的Tensorflow。有些神经网络结构无法由我自己实现。
我的损失函数(成本)、成本矩阵和计算过程如下，我的目标是计算总成本，然后优化神经网络：
近似计算进展：
y_是CNN的最后一个完全连接输出，它具有(1024,5)形状。
y是一个具有形状(1024)的张量器，它指示x[i]的基本真理。
y_soft[i] [j]表示x[i]成为类j的概率。
我怎么能在Tensorflow中意识到这一点？
浏览 1提问于2017-09-20得票数 0
1回答
我想知道是否有可能创建一个自定义的网络结构，其中输入层通过使用tensorflow与与输入层不相邻的隐藏层有额外的连接。举个例子，假设我有一个简单的网络结构，如下所示。
import numpy as np
import random
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
m = 200
n = 5
my_input= np.random.random([m,n])
my_output = np.random.random([m,1])
my_model = tf.keras.Sequenti
浏览 4提问于2021-12-01得票数 0
回答已采纳
我已经构建了一个labview应用程序.exe，其中有一个labview队列。我想从应用程序外部存在的labview中将项放到这个队列中。
这个是可能的吗？
浏览 2提问于2015-11-02得票数 2
回答已采纳
1回答
我使用tensorflow来训练DNN，我的网络结构非常简单，当只有一个参数服务器和一个工人时，每个小批量大约需要50ms。为了处理大样本，我使用分布式ASGD训练，然而，我发现增加工人计数并不能提高吞吐量，例如，40台机器可以达到每秒150万个样本，在将参数服务器机器数量和工人机器数量加倍后，集群仍然只能处理每秒150万个样本，甚至更糟。原因是当集群很大时，每个步骤都需要更长的时间。tensorflow是否具有良好的可扩展性，以及对加速训练有什么建议？
浏览 1提问于2017-02-09得票数 1
1回答
我想开发一个使用卷积神经网络进行图像分类的模型。从文章和在线文章中描述的许多不同的网络结构中，我想选择一个更适合我的问题和数据集的网络结构作为起点。
我知道没有一定的答案，最好的结构很大程度上取决于每一个问题，但我认为，建立这样一个网络的方法，超越纯粹的机会和测试。在阅读论文和比较结构时，我应该注意哪些特性和超参数？为了获得对不同模型的这种直觉，更好地阅读更多的文献还是专注于不同模型的实验？
虽然我对卷积神经网络特别感兴趣，但这个问题也适用于一般的神经网络体系结构的研究。
浏览 0提问于2021-06-24得票数 1
回答已采纳
我想运行一次BasicLSTMCell，获取结果，看看是否可以手动重现结果。但是，我只能执行一次BasicLSTMCell。下面是我的代码：
import tensorflow as tf
BATCH_SIZE = 7
SEQUENCE_LENGTH = 5
VECTOR_SIZE = 3
STATE_SIZE = 4
x = tf.placeholder(tf.float32, [BATCH_SIZE, SEQUENCE_LENGTH, VECTOR_SIZE],
name='input_placeholder')
y = tf.pl
浏览 0提问于2017-09-29得票数 2
我想将TensorFlow Lite构建为C API 静态库(LinuxDebianx64)。声明以下CMake工作流：
// get the sources
git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git tensorflow_src
// create a build directory
mkdir tflite_build
cd tflite_build
// build the lib using CMake
cmake ../tensorflow_src/tensorflow/lite/c
cmake --build .
浏览 19提问于2022-03-18得票数 1
我正在研究关于tensorflow的联合API，以实现真正的多机器联合学习。但我在这个网站上找到了答案，不支持使用多学习进行真正的多联邦学习。
有没有办法在真正的多台机器上进行联合学习？
即使我用2台客户端PC和1台服务器PC创建了一个用于联合学习的网络结构，使用tensorflow联合API组成该系统也是不可能的吗？
或者，即使我应用了代码，我也不能制作我想要的系统吗？
如果你可以修改代码来配置它，你能给我一个提示吗?如果不能，什么时候会有一个在真实计算机上配置的例子？
浏览 0提问于2019-09-08得票数 2
1回答
我想创建一个集线器和辐式拓扑，在Azure中有500多个辐式虚拟网络。
然而，也有一些限制。
一个虚拟网络可以通过窥视最多达到500个虚拟网络。
一个路由表最多可以有400条路线。
我怎样才能扩大规模呢？此外，在达到对等限制(500)之前，如何克服路由表限制(400)，例如，在您有4xx个讲虚拟网络的情况下？
浏览 5提问于2021-03-15得票数 0
1回答
我正在尝试使用以下架构在Google Colab中训练灰度图像上的类UNET模型：
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, UpSampling2D
from keras.layers import Dropout
from keras.layers import Conv2D, Conv2DTranspose
from keras.layers import AveragePooling2D
from keras.layers import concatenate
inputs = Input((2048
浏览 9提问于2020-05-13得票数 0
回答已采纳
我正在训练一个DNN来预测一个句子是坏的，好的还是不坏的。
下面是我的错误：
NotFoundError (see above for traceback): Key dnn/hiddenlayer_0/biases/denlayer_0/biases/part_0/Adagrad not found in checkpoint
代码：
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'
import pandas as pd
pd.set_option('display.max_rows', 5
浏览 0提问于2017-06-22得票数 0
因此，tensorflow在创建涉及感知神经元的神经网络方面非常有用。然而，如果一个人想使用一种新的神经元，而不是经典的感知神经元，这是否有可能通过增强tensorflow代码？我似乎找不到答案。我知道这将改变前向传播和更多的数学计算，我愿意改变所有必要的领域。
我也意识到我可以从头开始编写我需要的层和我想要的神经元，但是tensorflow有GPU集成，所以我们可以看到更理想的操作它们的代码，而不是从头开始创建自己的代码。
有人试过这个吗？我的目标是创建一个神经网络结构，它使用不同于经典感知器的不同类型的神经元。
如果有人知道tensorflow的位置，我可以看看他们在哪里初始化感知神经元，
浏览 1提问于2018-03-18得票数 0
回答已采纳
1回答
我需要在我的应用程序中实现一个清除屏幕的选项。这个应用程序基本上是手绘的。请告诉我如何清理画布。我需要一个按钮来达到这个目的。谢谢。
浏览 4提问于2011-02-15得票数 1
回答已采纳
我正在尝试使用来自V2的TensorFlow 1.7.0版本并使用下面的代码来恢复Mobile模型，但是我得到了一个错误。
import tensorflow as tf
dir(tf.contrib)
tf.reset_default_graph()
v1 = tf.get_variable("v1", shape=[3])
v2 = tf.get_variable("v2", shape=[5])
saver = tf.train.Saver()
with tf.Session() as sess:
saver = tf.train.import
浏览 0提问于2018-04-21得票数 1
我写了一篇文章，深入解释了神经网络是如何从零开始工作的。
为了说明这篇博文，我用编写了神经网络，并使用编写了一个版本。为了说明这个问题，我将代码上传到Github上，但这并不是一个清晰的版本。
网络的目标是根据汽车的三个特点(公里、燃料类型、年龄)来预测汽车的价格--这是我从零开始创建的一个玩具例子。
我从中检索数据，我的数据集由大约9k辆汽车组成(只有宝马Serie1)。我将数据归一化，使价格在0，1之间，燃料的类型是二进制编码的，使用均值和标准差来标准化kms的年龄和数目。
神经网络结构非常简单，我只使用三个汽车属性，尽管我的非tensorflow网络的结果非常好。验证测试集给出：
###
浏览 2提问于2017-03-26得票数 4
回答已采纳
如何在基础(根)环境中安装TensorFlow？我能找到的在Anaconda中设置Tensorflow的唯一指令是让我创建一个名为tf的新环境，如下所示： conda create -n tf tensorflow,
conda activate tf 然后，当我运行我的代码时，我得到 ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow'. 似乎在tf环境中找不到Tensorflow模块。
浏览 17提问于2021-01-13得票数 3
回答已采纳
我已经在anaconda环境中安装了tensorflow。我已经通过"conda install tensorflow-gpu“安装了最新的anaconda和tensorflow。当我尝试导入tensorflow时，它在jupyter笔记本中工作。但是，当我尝试从python终端运行时，或者当我从vs代码中通过"start debugging“运行时，同样的代码也会运行。这是我得到的错误： Traceback (most recent call last):
File "c:\Users\Admin\.vscode\extensions\ms-python
浏览 36提问于2019-05-26得票数 1
我有一个深度模型，我想从另一个较小的训练子集模型初始化模型的零件层的权重。我该怎么办？ 在tensorflow 1.x中，我们可以使用tf.train.Saver('List of weights variables')和tf.train.Saver.restore()。
浏览 16提问于2019-10-12得票数 0
1回答
首先，这个问题与神经网络推理有关，而不是训练。
我发现，当在GPU (例如P100)上一次又一次地对一幅图像进行训练的神经网络进行推理时，Tensorflow计算能力的利用率不是100%，而是70%左右。如果图像不必传输到GPU，情况也是如此。因此，这个问题必须与计算并行化中的约束联系起来。我对此最好的猜测是：
Tensorflow只能在一定程度上利用GPU的并行化功能。(与TensorRT模型相同的模型的更高利用率也表明了这一点)。在这种情况下，问题是:原因是什么？
具有多个后续层的固有神经网络结构避免了更高的使用可能性。因此，问题不在于框架的开销，而在于神经网络的总体设计。在这种情
浏览 0提问于2018-11-10得票数 0
2回答
model.total_loss已经被强烈反对了，所以下面不再工作了--否则如何获取梯度呢？
工作在TF2.1/2.0中
import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras import backend as K
ipt = Input((16,))
out = Dense(16)(ipt)
model = Model(ipt, ou
浏览 0提问于2020-05-19得票数 2
回答已采纳
我正在做一个文本分析项目，遇到了这个问题。我对此比较陌生，需要一些帮助。 WARNING:tensorflow:From /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/framework/op_def_library.py:263: colocate_with (from tensorflow.python.framework.ops) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Colocations h
浏览 46提问于2019-05-18得票数 0
2回答
我有一个这样的网络结构：
头脚本(如规范化器)
身体启动
包含jQuery 1的HTML和脚本
包含jQuery 2的HTML和脚本
包含jQuery 3的HTML和脚本
身体末端
jQuery在这里加载
其他脚本(如G. Analytics)
问题是HTML和脚本包含jQuery代码，但jQuery是最后加载的。如何在加载jQuery之后成功地执行这些脚本？
请注意下列限制：
我不能在HTML和脚本之前加载jQuery
jQuery代码需要(快速解释:我将从经常更改的外部源加载)
我试着把脚本放到函数window.onload函数上，但
浏览 4提问于2014-05-13得票数 0
我导入的数据如下 from keras.datasets import cifar10
import matplotlib.pyplot as plt
(X_train,y_train),(X_test,y_test) =cifar10.load_data()
for i in range(9):
plt.subplot(330+1+i)
plt.imshow(X_train[i])
plt.show() 它可以很好地工作，就像在result中给出的一样： ? 接下来，我定义了以下卷积神经网络结构 from tensorflow.keras.models import Seq
浏览 46提问于2020-07-25得票数 0
回答已采纳
在我正在编写的一个教程中(链接如下)，作者概述了基线神经网络结构：
卷积输入层，32个特征映射，大小为3×3，整流器激活函数和最大范数的权重约束设置为3。
model.add(Conv2D(32, (3, 3), input_shape=(3, 32, 32), padding='same', activation='relu', kernel_constraint=maxnorm(3)))
最大范数的权重约束意味着什么，对Conv层有什么影响？(我们使用的是Keras。)
谢谢!
浏览 17提问于2017-08-31得票数 14
回答已采纳
我使用tensorflow API运行了一个图像处理脚本。结果表明，当我在会话运行过程之外设置for-循环时，处理时间会迅速减少。有人能告诉我为什么吗？有什么副作用吗？
原始代码：
with tf.Session() as sess:
coord = tf.train.Coordinator()
threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)
for i in range(len(file_list)):
start = time.time()
image_crop, bboxs_crop = sess.run(crop_
浏览 3提问于2017-02-20得票数 3
如何在windows中安装Tensorflow==1.5.0 cpu版本？
另外，我使用的是python 3.8.0版本的pip 20.0.2。
当我尝试命令pip安装tensorflow==1.5.0时，它会显示以下错误：
错误:找不到满足tensorflow==1.5.0需求的版本(来自版本:无)
错误:没有为tensorflow==1.5.0找到匹配的分布
浏览 3提问于2020-03-04得票数 0
我在一个循环中运行tensorflow，其中包含300个随机结构，以找到一个好的网络结构。在数据的第一个时期结束后，我删除了其中最差的10%，并开始在网络上进行第二个时期。但是，它在迭代~350次时失败了。我在内存为11.25 GiB的特斯拉K80上运行它。我还有tensorflow版本0.9.0，并且在tf.train.MomentumOptimizer上设置了aggregation_method = tf.AggregationMethod.EXPERIMENTAL_TREE。下面是我得到的错误。(因为它很长，所以我只选择了它启动的点，细节的更改和最终的日志。
我很感谢你的帮助。换新
I
浏览 10提问于2016-09-03得票数 0
我正在尝试构建我的Dockerfile，每次尝试都会添加相同的14个步骤。我现在有154个步骤，我非常沮丧。如何删除这些步骤，并防止它们再次发生？
我正在运行的命令：
sudo docker build - < Dockerfile --tag detect-wpi
docker run --name edgetpu-wpi \
--rm -it --privileged -p 6006:6006 \
--mount type=bind,src=${DETECT_DIR},dst=/tensorflow/models/research/learn \
detect-wpi
我的Dock
浏览 23提问于2019-07-18得票数 0
我是坦索弗洛的新手，所以我希望我的问题没问题。
我想做的是制作一个tensorflow应用程序，用于检测一个对象是否是一本书，仅此而已。
我使用了tensorflow lite的这个统一实现来实现统一：
它使用带有.tflite扩展名的文件，并检测许多对象，其准确性并不差，但它非常滞后。
我不关心其他的东西。我只想知道它是不是一本书。也许这也有助于减少滞后。因为我刚开始接触Tenserflow，我不知道从哪里开始。谁能帮我指出正确的方向吗？
非常感谢
浏览 4提问于2021-03-16得票数 0
1回答
谁能帮帮我？我有以下代码，它似乎在Chrome中运行良好，但在Opera中不起作用。代码如下：
var canvas = document.getElementById("myCanvas");
var context = canvas.getContext("2d")；canvas.width = canvas.width；
使用上面的代码在绘制后清除线条，它在Chrome中工作正常，但在Opera中它的绘制没有被清除。请帮帮忙。非常感谢。
浏览 3提问于2012-07-11得票数 0
我想把深入学习的医学图像分割作为我的毕业论文，使用的数据是2015年小孩的挑战。
例如：
但是我不知道如何使用python打开.mha文件，我使用了tensorflow框架，所以使用python更方便，除此之外，我还需要对数据图做一些预处理。
from medpy.io import load
url = r'G:\path\to\mine.mha'
mage_data,image_header = load(url)
然后：
medpy.core.exceptions.DependencyError: Loading images of type Itk/Vtk MetaIm
浏览 3提问于2017-11-07得票数 6
回答已采纳
我正在尝试使用命令在Anaconda提示符中安装tensorflow。我收到下面的错误。
python -m pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-0.12.0-py3-none-any.whl
缓存项反序列化失败，条目忽略
浏览 0提问于2018-07-30得票数 0
1回答
我正在dask分布式，tensorflow，keras设置上优化ML模型。工作进程在内存中不断增长。
Tensorflow使用25个节点的CPU。每个节点大约有3个工作进程。
每项任务大约需要20秒。
我不想每次内存满时都重新启动，因为这会使操作停止一段时间，从而导致延迟。
我在.gather()之后使用client.cancel()，但是没有效果。我在任务内部执行了gc.collect()，但也没有效果。
唯一的解决方案是重新启动工作进程。
还有人有其他解决方案吗？
Dask分布式版本: 1.21.1 Python: 3.6.3 Tensorflow: 1.7 Keras: 2.1.5
浏览 1提问于2018-04-07得票数 1
我遵循了这个类似的中的所有说明，我正在使用最新版本的张量流CPU版本，用于从获得的窗口，但我仍然得到模块未找到错误，我在前面的答案中运行了脚本，并安装了最新版本的Microsoft C++运行时--我已经附上了错误消息--任何帮助都将不胜感激。
堆栈跟踪
>>> import tensorflow as tf
Traceback (most recent call last):
File "C:\Program Files\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_ten
sorflow_int
浏览 1提问于2018-03-22得票数 2
我已经安装了Python3.6.5，"pip3安装--升级tensorflow-gpu“成功。然后，"import tensorflow as tf“会给出以下错误：
Traceback (most recent call last):
File "C:\Program Files\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 58, in <module>
from tensorflow.python.pywrap
浏览 0提问于2018-04-13得票数 0
1回答
应用于神经网络模型的预测不起作用
、、、、
目前，我正在对给定的数据集(红葡萄酒质量)进行统计学习分析；目标是预测质量值。我已经尝试过logistic回归和随机森林，但准确性较差。现在，神经网络的准确率为99%，我不得不将该模型应用于带有函数predict()的测试数据集中。我试过了，但没用。这是神经网络模型：
> modnn=keras_model_sequential()
> modnn %>%
> layer_dense(units=7,activation="relu",input_shape=c(11))%>%
> l
浏览 11提问于2022-07-19得票数 0
回答已采纳
我想在Linux上运行Pycharm中的Tensorflow GPU。
我试过像这样的向导
我运行这段代码
import tensorflow as tf
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
我有这个错误
Traceback (most recent call last):
File "/home/alex/anaconda3/envs/TfTestGPU/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorf
浏览 0提问于2019-04-06得票数 2
我正在尝试导入TensorFlow，但最终出现了这个错误。
ImportError Traceback (most recent call last)
/Users/Aakaash/miniconda3/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/__init__.py in <module>()
60 sys.setdlopenflags(_default_dlopen_flags | ctypes.RTLD_GLOBAL)
---> 61
浏览 5提问于2017-02-16得票数 1
回答已采纳
我是Python新手，我正在努力学习Tensorflow。我昨天通过Anaconda上的一个新环境安装了Tensorflow (因此应该更新)。Tensorflow教程的第一步是：
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
我得到的结果是：
ImportError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-13-3d1e6d42ad48> in <module>
1 import
浏览 0提问于2019-01-15得票数 1
回答已采纳
我正在为android创建一个战舰类型的游戏。我没有合适的设备，所以我使用了模拟器的两个实例，但只有一个项目。我已经有了基本的工作机制，但是什么是一个好的网络结构，以便在每个模拟器上显示不同的东西？
例如，如果玩家1在正方形D2上点击玩家2，那么它只会在一个屏幕上被明显地摧毁。我是否需要多个活动？我该如何区分仿真器？
浏览 2提问于2013-03-29得票数 0
回答已采纳
1回答
我对这个话题有点陌生，我建立了一个基于google的tensorflow的卷积神经网络。我想分类一个测试数据集的图片，属于10个类别。我的CNN设置是对与tensorflow教程与一些修正，以满足我的图像的大小。我在500张随机样本上重复了20次训练步骤，然后在大小为500的不同样本上重复了50次。我使用了一个200的样本作为验证数据集(在所有的运行中保持这个固定)。结果，我得到了大约35%的准确率，这在我看来并不坏，因为我没有做任何优化，而且这些图像很难分配给人类的单一类别evan。
以下是我的问题：
在同一批上跑20次真的有意义吗？(我这么做是因为它是关于什么适合在RAM和加载一个新的
浏览 2提问于2016-02-18得票数 0
我想了解更多关于这段代码的信息，但是我无法将它导入到我的计算机中。我怎么能用git复制这个文件？文件很简单：
https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r1.1/tensorflow/examples/tutorials/mnist/mnist_softmax.py.
谢谢!
浏览 0提问于2017-05-06得票数 11
回答已采纳
TensorFlowSharp是TensorFlow在c#平台上的包装器。
现在，我需要将形状为32,64,1的张量重塑为形状为1,2048的新张量，但当我引用正式API文档时，用法似乎如下：
TFOutput Reshape (TensorFlow.TFOutput tensor, TensorFlow.TFOutput shape);
问题是，我不知道如何用TFOutput的方式表达我所需要的形状，任何建议都会被感激：)！
浏览 2提问于2017-08-18得票数 2
回答已采纳
我在windows中使用的是TensorFlow 1.8。我在我的项目中使用了object_detection示例，当我运行train.py时，我得到了这个错误：
(tensorflow_gpu) C:\Users\hewil\Desktop\Tensorflow\models\research>python train.py --logtostderr --train_dir=object_detection/CAPTCHA_training/ --pipeline_config_path=object_detection/CAPTCHA_training/faster_rcn
浏览 7提问于2019-07-30得票数 1
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
云直播活动推荐
腾讯云开发者
