5.5节tensorflow最佳实践样例程序运行不通,前向传播“mnist_inference.py”代码提示“Variable layer1/weights already exists, disallowed”,遂将inference函数中的variable_scope函数的reuse都设为True,这时出现“Variable layer1/weights/ExponentialMovingAverage/ already exists, disallowed. Did you mean to set reuse=True in VarScope? ”
第5章最佳样例mnist_eval程序,while循环的条件为True是否死循环?在运行时,验证集只在29001号模型上运行,并没有像书上的例子那样,在不同的模型上进行验证。并且程序明显陷入死循环,跳不出来。而且我感觉这个验证程序是不是最好是在训练过程中穿插进行?而不是把模型训练完了之后,在进行验证?
5.5节tensorflow最佳实践样例程序运行不通,前向传播“mnist_inference.py”代码提示“Variable layer1/weights already exists, disallowed”,遂将inference函数中的variable_scope函数的reuse都设为True,这时出现“Variable layer1/weights/ExponentialMovingAverage/ already exists, disallowed. Did you mean to set reuse=True in VarScope? ”
tensorflow实现LeNet-5模型,它指出,本书第6章LeNet-5模型结构的前向传播过程(mnist_inference.py)加上第5章的(mnist_train.py)去识别mnist字符会有不收敛问题。而且进一步指出,原因是书中设的基础学习率(LEARNING_RATE_BASE)0.8太大了,得改为0.01。经过自个代码验证,我的情况基本和他差不多,即0.8时不收敛,0.01时会改善。——无论怎么说呢,我们只能是个例,想听你们对这问题怎么看?
老师您好,第四章的图4-7的第一层与第二层节点间,weight的权重下标感觉有问题,W(x,y),x代表后一层神经元的序号,而y代表前一层神经元的序号,现在图中第一层和第二层的标记有误,第二层和第三层正确,不知道我的理解是否正确,感谢指正。
请问基础特征提取,也就是输入层的数据准备 有什么相关的资料吗