05 2019 档案
摘要：训练一个分类网络，没想到预测结果为一个定值。 找了很久发现，是因为tensor的维度的原因。 注意：我说的是我的label数据的维度。 我的输入是： 我使用的损失函数: 所以我需要将y_的 维度转化为（batch_size，10034） 我使用的是 显然这时有问题的，所以才会在坑中转了好久。 tf.
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摘要：1、问题描述：开始训练一切都是那么的平静，很正常！ 突然loss变为nan，瞬间懵逼！ 2、在网上看了一些解答，可能是梯度爆炸，可能是有关于0的计算。然后我觉得可能是关于0的吧，然后进行了验证。 3、验证方法：因为我使用的是softmax loss， 我直接打印每一步的输出向量中的最大值即: 发现最
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摘要：遇到这种情况可能是你的程序中有和你定义的tensor 变量重名的其他变量名字,jishi在for循环中使用了这个名字的作为临时变量也不行.tenor 变量很娇气.坑了我一晚上的时间. 比如:x = tf.placeholder(tf.float32,[None,512]) 那么在程序中就不能使用x作
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摘要：出现loss为nan 可能是使用了relu激活函数,导致的.因为在负半轴上输出都是0
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摘要：eval()只能用于tf.Tensor类对象，也就是有输出的Operation。对于没有输出的Operation, 可以用.run()或者Session.run() 所以我们训练的时候,对于优化器只能使用后者.而对于predict就只能使用前者.
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摘要：一、排序 二、查找 1、最大值及其索引 2、在某条件下查找
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摘要：一、删除元素 1、按索引删除： 返回值：被删除的元素，这个时候list长度已经改变了，不再是6而是5。 建议：连续删除指定位置的元素的时候从后向前删除，这样不至于越界。 2、按索引删除： 注：没有返回值！！！ 3、按值删除： 返回值：None（有返回值！！！） 注：只删除指定元素的值，后面的相同的值
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