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テンソル フローを使用して、MNIST データベースで畳み込みニューラル ネットワークを実行しています。しかし、次のエラーが発生します。

tensorflow.python.framework.errors.InvalidArgumentError: プレースホルダー tensor 'x' の値を dtype float [[Node: x = Placeholderdtype=DT_FLOAT, shape=[], _device="/job:localhost/replica:0] でフィードする必要があります/タスク:0/cpu:0"]]

x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784], name='x') # mnist data image of shape 28*28=784

feed_dict を使用して x の値を正しく更新したと思っていましたが、プレースホルダー x の値を更新していないと言っています。

また、私のコードに他の論理的な欠陥はありますか?

どんな助けでも大歓迎です。ありがとう。

import tensorflow as tf
import numpy
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

def conv2d(x, W):
  return tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')

def max_pool_2x2(x):
  return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1],
                        strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')

def weight_variable(shape):
  initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1)
  return tf.Variable(initial)

def bias_variable(shape):
  initial = tf.constant(0.1, shape=shape)
  return tf.Variable(initial)


mnist = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot=True)

# Parameters
learning_rate = 0.01
training_epochs = 10
batch_size = 100
display_step = 1

# tf Graph Input
#x = tf.placeholder(tf.float32, [50, 784], name='x') # mnist data image of shape 28*28=784
#y = tf.placeholder(tf.float32, [50, 10], name='y') # 0-9 digits recognition => 10 classes

# Set model weights
W = tf.Variable(tf.zeros([784, 10]), name="weights")
b = tf.Variable(tf.zeros([10]), name="bias")

W_conv1 = weight_variable([5, 5, 1, 32])
b_conv1 = bias_variable([32])


W_conv2 = weight_variable([5, 5, 32, 64])
b_conv2 = bias_variable([64])


W_fc1 = weight_variable([7 * 7 * 64, 1024])
b_fc1 = bias_variable([1024])

W_fc2 = weight_variable([1024, 10])
b_fc2 = bias_variable([10])

# Initializing the variables
init = tf.initialize_all_variables()

with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)


    # Training cycle
    for i in range(1000):
        print i
        batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(50)

        x_image = tf.reshape(x, [-1,28,28,1])

        h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1)
        h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1)

        h_conv2 = tf.nn.relu(conv2d(h_pool1, W_conv2) + b_conv2)
        h_pool2 = max_pool_2x2(h_conv2)

        h_pool2_flat = tf.reshape(h_pool2, [-1, 7*7*64])
        h_fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(h_pool2_flat, W_fc1) + b_fc1)


        y_conv=tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc1, W_fc2) + b_fc2)

        cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y * tf.log(y_conv), reduction_indices=[1]))
        sess.run(
          [cross_entropy, y_conv],
          feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys})

        correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_conv,1), tf.argmax(y,1))
        print correct_prediction.eval()
        accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
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3 に答える 3

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プレースホルダー変数を作成しようとしているのはなぜですか? モデル自体の内部でmnist.train.next_batch(50)計算と精度を移動する場合は、によって生成された出力を直接使用できるはずです。correct_prediction

batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(50)
x_image = tf.reshape(batch_xs, [-1,28,28,1])
...
cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(batch_ys * tf.log(y_conv), reduction_indices=[1]))
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_conv,1), tf.argmax(batch_ys,1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
predictions_correct, acc = sess.run([cross_entropy, y_conv, correct_prediction, accuracy])
print predictions_correct, acc
于 2016-04-26T00:45:03.090 に答える
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で実行しようとしているため、このエラーが発生していeval()ますcorrect_prediction。そのテンソルは、評価されるためにバッチ入力 (x と y) を必要とします。次のように変更することで、エラーを修正できます。

print correct_prediction.eval(feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys})

しかし、Benoit Steiner が述べたように、モデルに簡単に取り込むことができます。

より一般的な注意として、ここでは何の最適化も行っていませんが、まだそれを行っていないだけかもしれません。現状では、しばらくの間、悪い予測を出力するだけです。:)

于 2016-04-26T01:00:01.357 に答える