ValueError: Only call `sparse_softmax_cross_entropy_with_logits` with named a
第五章中完整的訓練MNIST數據的神經網絡模型的程序代碼中,直接運行程序的話會遇到以下的錯誤。
把下面的這行代碼
# 計算交叉熵及其平均值 cross_entropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(y,tf.argmax(y_, 1)) #改為 cross_entropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels=tf.argmax(y_, 1), logits=y)
tf.initialize_all_variables.run()
AttributeError: ‘function‘ object has no attribute ‘run‘
tf.initialize_all_variables.run()
#改為
tf.global_variables_initializer().run()
ValueError: Only call `sparse_softmax_cross_entropy_with_logits` with named a
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問題: 使用 @Field 與 @FieldMap時,出現parameters can only be used with form encoding 解決: 在@Field註解的函式上新增**@FormUrlEncoded** @FormUrlE
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ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float32'64)可能的原因
造成這個錯誤的原因有一下三個: 1:既有可能出現的問題,nan,例如分母為0,或是log(-1)這種明顯違背數學常理的情況 2:無窮值,無窮大或無窮小,例如log(0)就是一個負無窮的數值,無法處理 3:數值超出了float能表達的範圍,以至於無法使用float表達出來
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