tensorflow存取模型報錯 read less bytes than requested
這幾天在用tensorflow的時候，存取模型遇到了read less bytes than requested的錯誤。
簡單的說就是tf.restore()取出來的一堆引數跟應該有的對不上。
一直不知道錯在哪裡，卡了好幾天。
最後發現是因為是我是邊訓練模型邊定期存模型的，且總是keyboardinterrupt，導致結束的時候最新的模型沒儲存全。。。
解決方法：讓程式自然結束。。
這個問題坑爹就坑爹在，在我的破電腦上跑程式的時候，不提示錯誤，核心直接崩潰，還以為是那條程式碼寫死了。
後來換了Colab來跑，才找到錯。。。
相關推薦
tensorflow存取模型報錯 read less bytes than requested
這幾天在用tensorflow的時候，存取模型遇到了read less bytes than requested的錯誤。 簡單的說就是tf.restore()取出來的一堆引數跟應該有的對不上。 一直不知道錯在哪裡，卡了好幾天。 最後發現是因為是我是邊訓練模型邊定期存
python 安裝第三方庫，超時報錯--Read timed out.（安裝TensorFlow時會出現）
近期在安裝TensorFlow中的沙箱工具時，總是會出現Read timed out這個錯誤。經查是由於python在安裝三方庫時設定的時間限制。 一般我們使用的命令為： pip install
Tensorflow—gpu報錯
common binary mage cut 技術 sla pos class cif 一晚上什麽事都沒做，就一直在查找tensorflow1.4缺少cudnn64_6的錯誤。最後發現自己一直用的是cudnn64_7，即使改成cudnn64_6仍不可行。主要受實驗室大佬安裝
Django：創建用戶模型報錯: (admin.E108) The value of 'list_display[4]'解決方案
png str 行數 div bool 解析 創建 delet sts 參考資料：蟲師-《web接口開發與自動化測試：基於python語言》 日常學習Django框架中，創建了用戶模型，但是頁面功能驗證時候，提示不能進行列表字段操作，debug好久，才找到問題原因，心累。。
使用bazel build TensorFlow時SDK報錯
android tensorflow bazel sdk support 需要使用bazel build TensorFlow源碼，從Android官網下載SDK tools和NDK後開始編譯，發現報錯：no package @androidsdk:com.android.support。
新安裝完 tensorflow 後import tensorflow as tf 報錯
python>>> import tensorflow as tf/opt/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/h5py/__init__.py:36: FutureWarning: Conversion of the second argument
TensorFlow-example執行報錯解決方法
IOError: [Errno socket error] [Errno 101] Network is unreachable 問題 反正把包提前下載好了下次就再也不用擔心了，mv資料包到/temp/data http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
spring cloud eureka feign 報錯 Read timed out
feign.RetryableException: Read timed out executing POST http://system-cloud-api/system/menu/menus at feign.FeignException.errorExe
在另一臺電腦上開啟Simscape模型報錯
在另一臺電腦上開啟之前的simscape模型報錯無非只有一個原因：路徑 解決方法： 1.開啟你報錯的simscape模型，去到Model Explorer 2.在彈出介面的左邊選擇Model Workspace，右邊的Workspace data檢視你的data資料來源，這裡我的d
opencv3 除錯svm模型報錯以及解決
報錯1： assertion failed <samples.cols == var_count && samples.tpye<>>… 報錯2： kernelbase 我一直以為是我的環境配置問題，少了ML的檔案。 粗暴解決：
Import TensorFlow as tf 報錯：ImportError: DLL load failed: 找不到指定的程式
一、報錯描述 今天在新電腦上安裝TensorFlow環境，遇到一個小問題。當使用pip工具或在Pycharm中自動安裝完TensorFlow後，在程式中匯入竟然報錯了： import tensorflow as tf 如此簡單的一句匯入竟然報錯，Why。具體錯誤如下，主要是Imp
TensorFlow訓練MNIST報錯ResourceExhaustedError
mmm feed see resource print test shell pro shape title: TensorFlow訓練MNIST報錯ResourceExhaustedError date: 2018-04-01 12:35:44 categories:
win10+anaconda3+tensorflow-gpu一些報錯的解決方法
其實這就是個踩坑記錄 作為一名苦逼研究生苦苦守在windows系統上，只因為當初買電腦的時候搞了一臺無法裝ubuntu的Acer. 之前用過一段時間的TensorFlow(https://www.tensorflow.org/), 好在現在已經有了能在w
解決Tensorflow使用CPU報錯
解決： Operation was explicitly assigned to /device:GPU:0 but available devices are [ /job:localhost/re
python 安裝第三方庫，超時報錯--Read timed out.
Traceback (most recent call last):File "/home/xiaoduc/.pyenv/versions/3.5.0/lib/python3.5/site-packages/pip/_vendor/requests/packages/ur
tensorflow 匯出模型時報錯 Unsuccessful TensorSliceReader constructor: Failed to find any matching files
筆者最近用tensorflow匯出模型時報錯：NotFoundError (see above for traceback): Unsuccessful TensorSliceReader constructor: Failed to find any matching fi
關於重灌tensorflow後spyder報錯解決辦法
tensorflow原先裝的是cpu版本的，為了加速運算，把原先cpu版的tensorflow解除安裝，利用conda從新裝了gpu版的tensorflow，安裝成功後開啟spyder，出現問題：原因：tensorflow-gpu會自動檢查他依賴的包是否達到他的要求，所以會更
解決PyCharm [import tensorflow as tf]報錯
環境:PyCharm 問題:ImportError: No module named tensorflow 出現問題的原因:之前博文中我們成功安裝了TensorFlow1.0版本.所用到的python直譯器和我們當前PyCharm所用的python直譯器
mysql報錯mmap(137428992 bytes) failed; errno 12,Cannot allocate memory for the buffer pool
not span can journal total 時間 查看 stat tar mysql以`systemctl start mysqld.service`的方式啟動一段時間後發現突然無法啟動，嘗試重新啟動也不能解決問題，排查問題時，先後通過`systemctl sta
解決Jupyter notebook[import tensorflow as tf]報錯
問題:ImportError: No module named tensorflow 解決辦法: 在終端輸入以下命令.重新安裝一遍(暴力解決) source activate tensorfl