Блог

Я пытаюсь разобраться с нейронными сетями, создавая классификатор для cifar набора данных. Я решил взять пример из tflearn репозитория, однако у меня возникли проблемы.

Следует отметить некоторые моменты:

Я использую Jupyter ноутбук для тестирования моей модели.

Я использую Cifar набор данных, который находится на https://www.cs.toronto.edu /~kriz/cifar.html. Каждое изображение представляет собой массив формы [3072] (его сплющенный в единый массив)

Версии: Python 3.5, Tensorflow 0.10, TFLearn 0.2.1

 import tflearn
from tflearn.data_utils import shuffle, to_categorical
from tflearn.layers.core import input_data, dropout, fully_connected
from tflearn.layers.conv import conv_2d, max_pool_2d
from tflearn.layers.estimator import regression

(X, Y), (X_test, Y_test) = (raw_train_data, raw_train_labels), 
                       (raw_test_data, raw_test_labels)
X, Y = shuffle(X, Y)
Y = to_categorical(Y, 10)
Y_test = to_categorical(Y_test, 10)

# X, X_test = tf.reshape(X, [-1, 32, 32, 3]), tf.reshape(X_test, [-1, 32, 32, 3])
# Convolutional network building
network = input_data(shape=[None, 32, 32, 3],
                 data_preprocessing=img_prep,
                 data_augmentation=img_aug)
network = conv_2d(network, 32, 3, activation='relu')
network = max_pool_2d(network, 2)
network = conv_2d(network, 64, 3, activation='relu')
network = conv_2d(network, 64, 3, activation='relu')
network = max_pool_2d(network, 2)
network = fully_connected(network, 512, activation='relu')
network = dropout(network, 0.5)
network = fully_connected(network, 10, activation='softmax')
network = regression(network, optimizer='adam',
                 loss='categorical_crossentropy',
                 learning_rate=0.01)

model = tflearn.DNN(network, tensorboard_verbose=0)
model.fit(X, Y, n_epoch=2, shuffle=False, validation_set=(X_test, Y_test),
      show_metric=False, batch_size=50, run_id='cifar10_cnn')
  

При первом запуске я получаю следующее исключение:
Исключение в потоке Thread-17:

ValueError: Input must be >= 2-d .

Когда я повторно запускаю ноутбук без перезагрузки ядра, мое сообщение об ошибке меняется на:

IndexError: list index out of range

И, наконец, когда я пытаюсь изменить свои данные с помощью Tensorflow:

TypeError: 'Tensor' object is not iterable .

Я чувствую, что это проблема с вашей установкой tf и tf-learn. Я настоятельно рекомендую вам переустановить tensorflow и tflearn (не уверен, что использует Jupyter), потому что у меня только что была чистая установка с использованием virtualenv. Все работает как по волшебству с терминала с файлом .py. Не могли бы вы указать на Jupyter notebook, чтобы я мог взглянуть на версии tf и tf-learn?

Вот измененная версия кода (с вашими параметрами): Я использовал пример convnet здесь в качестве основы.

https://gist.github.com/hakanu/1cc91000548978e0245a901e565040d1