1. RuntimeError: Attempted to use a closed Session.

在pycharm下調用tensorflow庫時，運行出現以下問題：

RuntimeError: Attempted to use a closed Session.

解決方法：將STEP=5000開始的程序整體右移，包含在“with”內

可能遇見的問題：python代碼如何整體移動

• 選中代碼，按下“Tab”鍵即可整體右移
• 選中代碼，按下“Shift+Tab”鍵即可整體左移

2. AttributeError: module ‘tensorflow' has no attribute ‘select'

調用tf.select出錯

將tf.select替換為tf.where即可

3. UnicodeDecodeError: ‘utf-8' codec can't decode byte 0xff in position 0: invalid start byte

利用TensorFlow的tf.gfile.FastGFile讀入圖像發生上述錯誤：

原始代碼：

image_raw_data=tf.gfile.FastGFile('anglababy.jpg','r').read()

將'r'修改為'rb'即可

4. python中用plt.imshow()顯示圖像之后，程序就停止運行，必須關掉顯示的圖像才繼續運行

可以將show()寫在進程里，通過調用進程來打開圖片，那么進程的運行狀態就不會影響到主程序的往下執行了

import threading 
import Image 
class ThreadClass(threading.Thread): 
def run(self): 
im=Image.open(‘z.jpg') 
im.show()

print (1) 
t = ThreadClass() 
t.start() 
print (2) 
a=input(‘End')

運行結果為:先打印出‘1'，然后顯示圖片z.jpg，接著再不關閉圖片的情況下打印出‘2'。
具體應用的時候你根據需要組織代碼。

5. AttributeError: module ‘tensorflow.python.ops.image_ops' has no attribute ‘per_image_whitening'

TensorFlow對歸一化函數tf.image.per_image_whitening(img_data)進行了修改，變為以下形式：

adjusted = tf.image.per_image_standardization(img_data)

6. ValueError: Tried to convert ‘min_object_covered' to a tensor and failed. Error: None values not supported.

解決方法：

 begin, size, bbox_for_draw = tf.image.sample_distorted_bounding_box(
        tf.shape(img_data), bounding_boxes=boxes,min_object_covered=0.1)

7. NameError:name ‘xrange' is not defined

解決方式：在Python 3中，range()與xrange()合并為range( )

8. tensorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError: Attempting to use uninitialized value matching_filenames

TensorFlow實戰google深度學習框架中，輸入文件隊列的程序中報錯

原因在于：tf.global_variables_initializer().run()

要改為：sess.run([tf.global_variables_initializer(),tf.local_variables_initializer()])

tf.local_variables_initializer()：返回一個初始化所有局部變量的操作（Op）。要是你把圖“投放進一個”session中后，你就能夠通過run 這個操作來初始化所有的局部變量，本質相當于variable_initializers(local_variables())

到此這篇關于pycharm中TensorFlow調試常見問題小結的文章就介紹到這了,更多相關TensorFlow調試問題內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！