TensorFlow CIFAR10 示例

Question

我正在尝试运行整个 CIFAR10，使用来自 SVHN 的数据。

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以使其在另一个目录中工作。它现在给我一个错误。

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中失败的行是：

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

我也检查了这个解决方案，它不起作用。

有人知道如何让它发挥作用吗？

Answer 1

我意识到错误了。 SVHN 数据集给数字 0 赋值为 10，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 类，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/

以后记得阅读概述！

TensorFlow CIFAR10 示例

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