tensorflow初学で出会ったエラーの蓄積
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@Tensorflowラーニングで発生したエラーの要約
実行環境win 7_64 python3.6 jupyter notebook tensorflow1.2.0
TypeError Traceback (most recent call last) in 1 k1 = tf.constant([2, 5]) 2 k2 = tf.constant([1.0, 4.0]) ----> 3 result = tf.add(k1, k2)
TypeError: Input ‘y’ of ‘Add’ Op has type float32 that does not match type int32 of argument ‘x’.
タイプエラー、k 1とk 2のタイプは一致している必要があります.
InvalidArgumentError Traceback (most recent call last) in 4 sess = tf.Session() 5 with sess.as_default(): ----> 6 print(result.eval())
InvalidArgumentError (see above for traceback): Cannot assign a device for operation ‘Add_17’: Operation was explicitly assigned to/device:GPU:3 but available devices are [/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0 ]. Make sure the device specification refers to a valid device. [[Node: Add_17 = Add[T=DT_INT32, _device="/device:GPU:3"](Const_39, Const_40)]]
このエラーはgpu指定の不正によるもので、フォーラムを通じて他人の解決方法を見る最初の追加文:with tf.Session(config=tf.configProto(gpu_options=gpu_options,allow_soft_placement=True))as sess:私の問題をうまく解決できなかった2つ目:文の追加:with tf.デバイス(None):やはり私の問題を解決できなかった3つ目:import tensorflow as tf c=tf.zeros([2, 2], tf.float32) d = tf.zeros_like(a, optimize=True)
次の行を加えるとgpuが使えます
config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True)
この行の設定gpuは使用に伴って増加します
config.gpu_options.allow_growth = True with tf.Session(config=config) as sess: print(sess.run©) print(sess.run(d))
問題は正常に解決したが、後のコードはtfを追加しなければならない.Session(config=config)です.そうしないと、上のエラーを報告し続けます.
in 9 # Do some work with the model. 10 # Save the variables to disk. —> 11 save_path = saver.save(sess, “C://tensorflow//model//test”) 12 print ("Model saved in file: ", save_path)
ValueError: Parent directory of C://tensorflow//model//test doesn’t exist, can’t save.
C://tensorflow//model//testディレクトリが定義されていません
WARNING:tensorflow:From D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\util\tf_should_use.py:170: initialize_all_variables (from tensorflow.python.ops.variables) is deprecated and will be removed after 2017-03-02. Instructions for updating: Use
import tensorflow as tf
var1 = tf.Variable([0, 0], name = “v1”) var2 = tf.Variable([0, 0], name = “v2”) saver = tf.train.Saver() module_file = tf.train.latest_checkpoint(‘test/’) config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True) config.gpu_options.allow_growth = True with tf.Session(config=config) as sess: saver.restore(sess, module_file) print(“Model restored.”)
NotFoundError (see above for traceback): Key v2_9 not found in checkpoint [[Node: save_10/RestoreV2_32 = RestoreV2[dtypes=[DT_INT32], _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](_arg_save_10/Const_0_0, save_10/RestoreV2_32/tensor_names, save_10/RestoreV2_32/shape_and_slices)]]
まだ解決策が見つからないので、後でトランザクションのロールバックをかじってこの穴を埋めます.
NotFoundError Traceback (most recent call last) in 7 config.gpu_options.allow_growth = True 8 with tf.Session(config=config) as sess: ----> 9 saver.restore(sess,module_file) 10 print(“Model restored.”) NotFoundError (see above for traceback): Key v1_10 not found in checkpoint [[Node: save_16/RestoreV2_17 = RestoreV2[dtypes=[DT_INT32], _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](_arg_save_16/Const_0_0, save_16/RestoreV2_17/tensor_names, save_16/RestoreV2_17/shape_and_slices)]]
対応する解決策が見つかりません.まずここまで書いて、洗面して、出勤するつもりです......
実行環境win 7_64 python3.6 jupyter notebook tensorflow1.2.0
TypeError Traceback (most recent call last) in 1 k1 = tf.constant([2, 5]) 2 k2 = tf.constant([1.0, 4.0]) ----> 3 result = tf.add(k1, k2)
TypeError: Input ‘y’ of ‘Add’ Op has type float32 that does not match type int32 of argument ‘x’.
タイプエラー、k 1とk 2のタイプは一致している必要があります.
InvalidArgumentError Traceback (most recent call last) in 4 sess = tf.Session() 5 with sess.as_default(): ----> 6 print(result.eval())
InvalidArgumentError (see above for traceback): Cannot assign a device for operation ‘Add_17’: Operation was explicitly assigned to/device:GPU:3 but available devices are [/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0 ]. Make sure the device specification refers to a valid device. [[Node: Add_17 = Add[T=DT_INT32, _device="/device:GPU:3"](Const_39, Const_40)]]
このエラーはgpu指定の不正によるもので、フォーラムを通じて他人の解決方法を見る最初の追加文:with tf.Session(config=tf.configProto(gpu_options=gpu_options,allow_soft_placement=True))as sess:私の問題をうまく解決できなかった2つ目:文の追加:with tf.デバイス(None):やはり私の問題を解決できなかった3つ目:import tensorflow as tf c=tf.zeros([2, 2], tf.float32) d = tf.zeros_like(a, optimize=True)
次の行を加えるとgpuが使えます
config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True)
この行の設定gpuは使用に伴って増加します
config.gpu_options.allow_growth = True with tf.Session(config=config) as sess: print(sess.run©) print(sess.run(d))
問題は正常に解決したが、後のコードはtfを追加しなければならない.Session(config=config)です.そうしないと、上のエラーを報告し続けます.
in 9 # Do some work with the model. 10 # Save the variables to disk. —> 11 save_path = saver.save(sess, “C://tensorflow//model//test”) 12 print ("Model saved in file: ", save_path)
ValueError: Parent directory of C://tensorflow//model//test doesn’t exist, can’t save.
C://tensorflow//model//testディレクトリが定義されていません
WARNING:tensorflow:From D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\util\tf_should_use.py:170: initialize_all_variables (from tensorflow.python.ops.variables) is deprecated and will be removed after 2017-03-02. Instructions for updating: Use
tf.global_variables_initializer instead. 初期化変数をglobal_に変更variables_initializer()メソッドは問題の解決に成功しましたimport tensorflow as tf
var1 = tf.Variable([0, 0], name = “v1”) var2 = tf.Variable([0, 0], name = “v2”) saver = tf.train.Saver() module_file = tf.train.latest_checkpoint(‘test/’) config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True) config.gpu_options.allow_growth = True with tf.Session(config=config) as sess: saver.restore(sess, module_file) print(“Model restored.”)
NotFoundError (see above for traceback): Key v2_9 not found in checkpoint [[Node: save_10/RestoreV2_32 = RestoreV2[dtypes=[DT_INT32], _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](_arg_save_10/Const_0_0, save_10/RestoreV2_32/tensor_names, save_10/RestoreV2_32/shape_and_slices)]]
まだ解決策が見つからないので、後でトランザクションのロールバックをかじってこの穴を埋めます.
NotFoundError Traceback (most recent call last) in 7 config.gpu_options.allow_growth = True 8 with tf.Session(config=config) as sess: ----> 9 saver.restore(sess,module_file) 10 print(“Model restored.”) NotFoundError (see above for traceback): Key v1_10 not found in checkpoint [[Node: save_16/RestoreV2_17 = RestoreV2[dtypes=[DT_INT32], _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](_arg_save_16/Const_0_0, save_16/RestoreV2_17/tensor_names, save_16/RestoreV2_17/shape_and_slices)]]
対応する解決策が見つかりません.まずここまで書いて、洗面して、出勤するつもりです......