tensorflow故障彙總

1.問題：TensorFlow 1.5.0與tensorboard版本對照

解決：tensorflow 1.5.0配tensorboard 1.6.0，使用PyCharm或pip install對應的版本即可使用

2.問題：TensorFlow與python版本對照

解決：這個直接參考官網推薦，會區分Linux,window,macOS，我自己使用window pycharm一個很穩的版本對照，tensorflow 1.5.0+python3.5，至於網上很多使用anaconda環境安裝的覺得多此一舉了，直接pycharm搞定，官網說明地址在這https://www.tensorflow.org/install/pip?lang=python2，使用PyCharm或pip install對應的版本即可使用
以下是對照表

3.故障：tensorboard localhost:6006 無法訪問此網站

點這裏查看

4.故障：tensorboard No graph definition files were found

說明：tensorboard沒有找到圖表文件，這是由於路徑問題導致找不到文件
解決：在圖表文件的路徑下，shift+鼠標右擊，在此處打開命令窗口，輸入tensorboard --logdir=C:\logfile，其中等號右邊改爲絕對路徑，確保當前路徑和等於右邊的路徑是文件存在的絕對路徑，問題解決

5.故障：Unsuccessful TensorSliceReader constructor: Failed to find any matching files

說明：輸入tensorflow中Saver.restore方法中參數有誤，第一個參數是Session()，第二個參數是路徑，一般是路徑或者文件有問題。
解決：

• 檢查文件是否存在
• 換成絕對路徑
  

6.故障：Assign requires shapes of both tensors to match

說明：保存和讀取的數據參數或格式不同導致的錯誤。
解決：

• 檢查保存和讀取的代碼定義參數格式是否相符
• 刪除原保存文件，重新讀取
  ps:我這裏報錯是因爲保存數組時，格式寫作，讀取時定義參數爲理想格式，故報錯，修改代碼，刪除，重新保存讀取，問題解決

7.故障：module ‘tensorflow’ has no attribute ‘unpack’

說明：Tensorflow1.0+版本更新後，方法名發生改變。
解決：

• tf.unpack()替換成tf.unstack()
• 同理：tf.pack()替換成tf.stack()

8.故障：Only call softmax_cross_entropy_with_logits with named arguments (labels=…, logits=…, …)

說明：調用tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits()出現以上故障。
解決：

• 只能使用命名參數賦值變量來調用。調用函數改爲：tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=tf_train_labels, logits=logits)。

9.故障：No gradients provided for any variable, check your graph for ops that do not support gradients

說明：調用tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=…, logits=…, …)故障，與傳入參數有關。
解決：

• 確保abels與logits傳入參數正確性
• 如果是tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits( logits=pred,labels=y))中，logits和labels寫反了，互換後問題解決。

10.故障：TypeError: object() takes no parameters

說明：使用自定義方法時，讀不到相應參數，注意構造函數__init__是兩個下劃線。
解決：

• 檢查構造函數__init__是否拼寫錯誤

11.故障：module ‘tensorflow.python.ops.nn’ has no attribute ‘seq2seq’ ‘rnn_cell’

說明：Tensorflow 1.0後修改了seq2swq和rnn_cell的表達方式。
解決：

• tf.nn.seq2seq.sequence_loss_by_example改爲tf.contrib.legacy_seq2seq.sequence_loss_by_example
• tf.nn.rnn_cell.改爲tf.contrib.rnn.

12.故障：TypeError: msr_error() got an unexpected keyword argument ‘labels’

說明：msr_error() 函數得到一個意外的關鍵參數 ‘lables’，爲了避免混淆，函數需要接受命名參數。
解決：

• 定義 msr_error() 函數時，使用 labels，logits 指定

def msr_error(self, y_pre, y_target):
    return tf.square(tf.subtract(y_pre, y_target))

改爲

def msr_error(self, logits, labels):
    return tf.square(tf.subtract(logits, labels))

13.故障：AttributeError: module ‘tensorflow’ has no attribute ‘scalar_summary’

說明：Tensorflow沒有tf.scalar_summary()方法，與Tensorflow版本有關。
解決：

• tf.scalar_summary改爲tf.summary.scalar

14.故障：AttributeError: module ‘tensorflow’ has no attribute ‘merge_all_summaries’

說明：Tensorflow沒有tf.merge_all_summaries()方法，與Tensorflow版本有關。
解決：

• tf.merge_all_summaries改爲tf.summary.merge_all

15.故障：AttributeError: module ‘tensorflow.python.training.training’ has no attribute ‘SummaryWriter’

說明：Tensorflow沒有tf.train.SummaryWriter()方法，與Tensorflow版本有關。
解決：

• tf.train.SummaryWriter改爲tf.summary.FileWriter

16.故障：ImportError:cannot import name ‘tf_utils’

說明：tensorflow與keras版本兼容問題。
解決：

• 選擇合適keras版本與Tensorflow版本對照，我這裏是tensorflow1.5與keras2.1.4