尝试运行tensorflow模型训练脚本时出现Zsh错误
在尝试运行tensorflow模型训练脚本时出现Zsh错误可能是由于脚本中的命令无法在Zsh终端中正确执行导致的。Zsh是一种Unix shell，它与其他常见的shell（如Bash）有一些不同之处。
要解决这个问题，可以尝试以下几个步骤：
- 检查脚本中的命令是否与Zsh兼容。有些命令在不同的shell中可能有不同的语法或选项。确保脚本中使用的命令在Zsh中能够正确执行。
- 尝试在脚本的开头添加shebang（也称为解释器指令），指定使用Bash或其他兼容的shell来执行脚本。例如，可以在脚本的第一行添加以下内容：
- 尝试在脚本的开头添加shebang（也称为解释器指令），指定使用Bash或其他兼容的shell来执行脚本。例如，可以在脚本的第一行添加以下内容：
- 如果脚本中使用了特定于Bash的功能或语法，可以尝试将其修改为与Zsh兼容的形式。可以查阅Zsh的文档或参考其他资源来了解如何在Zsh中实现相同的功能。
- 确保已经正确安装了tensorflow和其依赖项。可以使用适合Zsh的包管理器（如Homebrew）来安装和管理这些软件包。
- 检查是否存在其他环境配置问题。有时候，与Zsh相关的环境变量或配置文件可能会影响脚本的执行。可以尝试在干净的Zsh环境中运行脚本，或者检查Zsh的配置文件（如.zshrc）是否包含与tensorflow相关的配置。
总之，解决这个问题需要仔细检查脚本中的命令、shell的选择、软件包的安装以及环境配置等方面。根据具体情况进行调整和修复，以确保tensorflow模型训练脚本能够在Zsh中正确运行。
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fahrenheit_a = tf.Variable([-40, 14, 32, 46, 59, 72, 100], tf.float64)
当使用
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设想情况：
I从tensorflow (内置)下载数据集我在tensorflow中创建了一个模型，我设置了变量，设置了我想要训练模型的时间，编译和训练模型
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、、、
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没有找到命令“toco”
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需要帮助解决toco
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2016-07-04 01:27:52.005912: Step 0: Tra
浏览 9提问于2016-07-04得票数 16
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我通过google训练我的CNN (VGG)并生成.h5文件。现在的问题是，我可以通过google成功地预测我的输出，但是当我下载经过.h5训练的模型文件并尝试在我的笔记本电脑上预测输出时，我在加载模型时会出现错误。
以下是代码：
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import h5py
# Initialization
loaded_model = keras.models.load_model('./train_personCount_model.h5')
而错误是：
ValueError: Unk
浏览 6提问于2018-11-07得票数 37
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当我开始我的tensorflow会话时，我收到了以下错误:你的CPU支持这个TensorFlow二进制文件没有编译好使用的指令: AVX AVX2
我已经安装了windows的GPU夜间版本，并安装了CUDA GPU工具包9.0。这是一个CPU警告，不应该出现，因为我有一个GPU，并使用它来运行tensorflow模型。
以下是我在训练模型时的图形处理器使用情况(任务管理器)：
浏览 1提问于2018-02-17得票数 0
在将tensorflow图像更新到过去训练的22.01-tf2-py3，模型之后，现在给我一个内存错误。Tensorflow似乎使用的是系统内存，而不是GPU，程序初始化后停止。
在进行了一些研究之后，我发现问题在于在运行GPU时为该进程分配的CPU/系统内存。另外，GPU上的tf进程比数据集的大小占用更多的内存。
根据我所读到的，tensorflow将输出张量从GPU内存复制到CPU。我不明白为什么更新图像后会出现这个问题？我怎么才能修好它呢？
#编辑:我的网格搜索循环有太多的参数，当我把它简化为一个模型时，它确实是训练的，有意义吗？当我进入循环时，它是否预先加载所有模型？
#ED
浏览 5提问于2022-02-28得票数 -1
1回答
我正在使用开源的Tensorflow实现研究论文，例如。我使用的大多数库都配置为在本地训练模型，但是我想使用Google来训练模型，因为我的笔记本上没有GPU。我发现很难更改代码以支持GCS存储桶。目前，我正在将日志和模型保存到/tmp中，然后运行一个“gsutil”命令，在培训结束时将目录复制到gs:// my ()。如果我尝试将模型直接保存到gs://my-bucket，它就永远不会出现。
对于训练数据，tensorflow样本之一将数据从GCS复制到/tmp for training ()，但这仅在数据集较小的情况下起作用。我想使用celebA，而且它太大了，无法每次运行时都复制到/tm
浏览 3提问于2017-03-15得票数 3
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我试图在Windows10中使用以下步骤来训练TensorFlow模型：
我已经安装了virtualenv ()
Windows无法识别源命令。Windows需要对virtualenv命令执行其他步骤，还是源命令的其他用法？
请注意，随后的pip安装命令(pip，tensorflow_gpu)工作正常，但是当我尝试使用train.py进行训练时，会出现以下错误：
File "train.py", line 27, in <module>
from tensorflow.contrib.tfprof import model_analyzer
ImportE
浏览 5提问于2017-06-26得票数 1
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在Azure ML服务中使用TensorFlow估计器，配置如下。 from azureml.core.runconfig import TensorflowConfiguration
distributed_training = TensorflowConfiguration()
distributed_training.worker_count = 3
est = TensorFlow(source_directory=script_folder,
script_params=script_params,
compute_target=
浏览 21提问于2019-09-13得票数 1
3回答
我正在尝试将经过训练的Keras模型从.pb文件转换为.tflite文件：
tflite_model = tf.contrib.lite.toco_convert(frozen_graph_def, input_tensors, output_tensors)
但是，当我运行此代码时，会出现一个错误，即：
AttributeError:模块“tensorflow.contrib.lite”没有属性“toco_convert”
如何解决这个问题？
浏览 1提问于2018-06-30得票数 1
我有一个运行tensorflow模型的python脚本，并且我需要使用PHP shell_exec函数从一个PHP文件(由于复杂的原因)运行这个脚本。当我使用以下代码运行python文件时： $command = 'cd testModels/crosswalkPredict && . activate keras && python test_script.py';
$output = shell_exec($command); 我得到以下错误：Illegal instruction (core dumped) 我读到这个问题通常发生在CPU
浏览 18提问于2019-03-19得票数 1
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我很难为tensorflow模型提供服务，这个模型是我用tensorflow的对象检测API从预先训练好的模型中训练出来的。
我已经用model_main.py脚本训练了一个模型(Resnet101)，性能似乎已经准备好投入生产使用。因此，我创建了一个运行tensorflow-serve的docker容器。我已经成功地为训练过程结束时创建的模型提供了服务。我猜这个特性是非常新的，但看起来，model_main.py脚本在训练结束时创建了一个servable。(我在我的"train_dir“中找到了一个名为"export”的新文件夹，其中包含一个saved_model.pb、va
浏览 5提问于2018-08-29得票数 2
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我试着重新训练开始!！当使用最后的列车脚本和库版本时，我的代码会出现错误：
Exception in thread "main" java.lang.IllegalArgumentException: Invalid
GraphDef at org.tensorflow.Graph.importGraphDef(Native Method) at
org.tensorflow.Graph.importGraphDef(Graph.java:130)
对于列车模型，我使用了一个带有以下标志的通用脚本：
python D://retrain.py --ima
浏览 0提问于2019-01-22得票数 0
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基本上，我一直在尝试使用tensorflow对象检测api在google colab tensorflow 1.15.2上训练一个带有ssd_mobilenet_v1_coco和ssd_inception_v2_coco的自定义对象检测模型。一旦我开始训练，它就会分别为两个模型抛出错误。 我还运行了python object_detection/builders/model_builder_tf1_test.py，它通过了所有测试，没有出现任何错误或警告。 ValueError: ssd_inception_v2 is not supported. See model_builder.py
浏览 103提问于2020-11-17得票数 0
我通过tensorflow训练了对象检测模型，我也设法从中获得了.tflite文件，但是当我在android sample中运行我的模型时，它显示java.lang.RuntimeException:找不到输入节点'image_tensor‘之后，我尝试使用一些python脚本，这些脚本为我提供了图形的输出和输入，然后他们说
输出名称= num_detections
输入名称= 12345678910111image_tensor
我也输入了这个输入名称，然后再一次给出了和以前一样的错误
浏览 14提问于2019-07-17得票数 0
前言:我使用的是Python 3.6.5、Tensorflow 1.4.0和Unity Ml-Agents v0.3
我正在使用tensorflow(1.4.0)和Unity Ml-Agents git存储库。在tensorflow中，有一个名为saved_model_utils.py的文件，它需要从tensorflow包中的不同文件目录导入reader.py。我的问题是，当我运行训练程序时，它在saved_model_utils.py的导入行失败。我尝试了多种不同的方法来指定导入文件的直接路径，但都不能满足问题。我假设有一些我不知道的东西使得这件事变得困难，因为tensorflow将错误的脚
浏览 0提问于2018-05-23得票数 2
我正在按照的说明重新训练模型。我已经成功地创建了retrained_graph.pb和retrained_labels.txt。当我使用imagenet_comp_graph_label_strings.txt和tensorflow_inception_graph.pb时，应用程序运行时没有任何错误。但是使用我创建的文件时，我会得到以下错误：
原因: java.lang.UnsupportedOperationException: Op BatchNormWithGlobalNormalization在GraphDef版本21中不可用。它已在版本9中删除。请使用tf.nn.batch_norm
浏览 13提问于2017-03-15得票数 0
在运行加密货币RNN的sentdex教程脚本时，请在此处链接
，
但是在试图训练模型时遇到了一个错误。我的tensorflow版本为2.0.0，我正在运行python3.6。当试图训练模型时，我会收到以下错误：
File "C:\python36-64\lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\engine\training.py", line 734, in fit
use_multiprocessing=use_multiprocessing)
File "C:\python36-64\lib\site-
浏览 1提问于2019-09-10得票数 57
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我目前正在尝试训练一个基于模型检测动物园的模型，用于对象检测。在CPU上运行安装程序会像预期的那样工作，但在我的GPU上尝试同样的操作会导致以下错误。
2021-03-10 11:46:54.286051: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:49] Successfully opened dynamic library cublas64_11.dll
2021-03-10 11:46:54.751423: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_blas.cc:226]
浏览 3提问于2021-03-10得票数 0
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我已经训练了一个定制的微型yolov2模型，并希望在应用程序中使用这个模型。我已经使用暗流将yolov2权重文件转换为.pb。转换后的模型在Xamarin Android应用程序中不起作用，出现了错误。这个说，.pb模型应该转换成tensorflow版本，在Android上运行，我也将模型转换为tensorflow模型，但是它仍然给出了错误
加载model.lite失败，不是有效的TensorFlow图形序列化:无效GraphDef
如何将微型yolov2模型转换为tensorflow模型，使其与安卓应用程序协同工作？
浏览 3提问于2019-07-29得票数 1
我正在尝试使用google cloud中的tensorflow库来训练一个机器学习模型。在创建存储桶之后，我可以在云中训练模型。当我尝试使用现有模型进行预测时，我面临着这个问题。代码和数据可以在以下Github目录中找到。
云上的tensorflow版本是1.8，我的系统上的tensorflow版本也是1.8
我尝试通过以下输入进行预测："gcloud ml-engine predict -model= make -version=v8 --json-instances=sample_ input _prescaled.json“
它出现错误，错误如下：“预测失败:模型执行期间出错:
浏览 0提问于2018-06-12得票数 1
我正在使用react native运行tensorflow。我有一个重新训练过的盗梦V3图。我使用了一个GitHub repo示例来测试除了我自己的模型之外的其他模型是否可以工作，并且它运行得很好。当我尝试使用我自己的模型时，我得到了错误：“检查您的GraphDef解释二进制文件是否与您的GraphDef生成的二进制文件是最新的” Dev Info{Python 3.5，react-Native 0.59，tensorflow 2.0.0a0，protobuf 3.7.1}据我所见，我曾尝试在旧版本的tensorflow上训练我的模型(我使用的是1.13.1，我尝试了1.8.0)。我听说我的
浏览 12提问于2019-05-20得票数 1
我正在开发一个机器人的字母识别应用程序。我使用我的家用PC来训练模型，并希望使用已经训练好的模型在RPI Zero W上进行识别。 我买了个HDF模型。当我尝试在RPI 0上安装Tensorflow时，它抛出了一个哈希错误，据我所知，这是由于64位机器的TF beeing。当我尝试安装Tensorflow Lite时，安装堆积并崩溃。 为了保存我使用的模型： classifier.save('test2.h5') 这些是预测行： test_image = ks.preprocessing.image.load_img('image.jpg')
test_ima
浏览 23提问于2019-09-27得票数 1
在tensorflow 2.0上运行一个DDPG增强学习程序。对于我使用的批处理大小，培训非常慢，所以我希望在一个单独的线程中运行培训，而不是执行。
但是，当尝试在一个单独的线程上训练Tensorflow模型时，我遇到了一些问题。
首先是图形错误：
Tensor("dense_2/kernel/Read/ReadVariableOp:0"，ValueError： shape=(3，9)，dtype=float32)必须与张量(“Const:0”，shape=(32，3)，dtype=float32)相同。
通过从训练线程上的主线程还原图形，可以很容易地解决这个问题：
with
浏览 4提问于2019-12-12得票数 0
回答已采纳
我刚刚在我的自定义数据集(1675个训练图像，400个验证图像，2个类)上从头开始训练inceptionv3：
我不知道如何使用我的新训练的模型对我的测试图像进行预测。(在哪里可以将label_image.py指向模型)
我新训练的模特是从哪里得救的？
下面是关于我的设置/运行的一些元数据：
我在train_dir中生成了以下文件：
- events.out.tfevents.1481980070.airig-Inspiron-7559(4.9GB)
- graph.pbtxt(18.5MB)
- and a bunch of **model.ckpt-**_**.meta
浏览 4提问于2016-12-19得票数 5
1回答
我正在尝试保存一个使用序列训练的Keras模型，并有一个feature_layer。feature_layer是使用由数字和分类特征组成的feature_columns创建的。保存时出现错误"Layer sequential_2 is not connected，no input to return“。
我遵循了tensorfow.org网站上提供的教程。
我通过注释原始代码使用了tensorflow版本1.14：
#try:
# %tensorflow_version only exists in Colab.
# %tensorflow_version 2.x
#except
浏览 9提问于2019-08-22得票数 2
我最近使用Tensorflow 1.15训练了一个对象检测模型，使用Python的测试结果很好。然而，在将其转换为.tflite格式后，在安卓上运行该模型后，其性能急剧下降。 在模型转换为tf-lite的过程中会出现性能损失吗？有没有办法在转换过程中避免这种性能损失？ 参考资料： 培训来源：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection 迁移学习的基础模型: ssd_mobilenet_v1 模型转换：https://github.com/tensorflow/models/blob/mas
浏览 34提问于2020-01-24得票数 1
回答已采纳
在训练张量流对象检测api时，使用google中的典型步骤。配置完所有依赖后，当我尝试运行train.py脚本时，错误ImportError:没有弹出名为“tensorflow.python.eager”的模块。我已经在本地PC上使用相同的步骤进行了训练，没有任何错误。我找不到与这个错误有关的任何解决方案。
系统信息: gcloud VM；TensorFlow-GPU 1.3.0；Python3.5；CUDA8.0 /cuDNN 6.0：
脚本运行命令：
$ python3 train.py --logtostderr --train_dir=training/ --pipeline_conf
浏览 6提问于2017-10-29得票数 0
我想在AWS上运行一个Tensorflow 2 LinearClassifier。我有一个训练有素的LinearClassifier tensorflow模型。由于成本效益，我只想在AWS Lambda中运行预测。
目前我不知道该如何处理。
I尝试使用普通的TF2，但是对于AWS层来说太大了。您发现的所有描述都是与较旧的TF 1.1x版本和Python2.x.一起使用的，然后我尝试了TensorflowJS，但它看起来像使用TFJS中没有实现的函数的LinearClassifier。最后我尝试使用Tensorflow Lite，但目前我在将模型转换为TFLite.时遇到了问题。
你知道吗，我怎
浏览 5提问于2020-05-29得票数 3
在尝试使用我的图形处理器运行机器学习模型后，我一直收到错误消息"cudaGetDevice()失败。状态: CUDA驱动程序版本不足以用于CUDA运行时版本。“在这一点上，我只想使用我的CPU，但是，我不确定如何训练我的算法，因为每次我尝试训练我的算法时，即使我从未导入代码，它也会给出错误
import tensorflow as tf
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
我只运行了这段代码一次，现在我的模型不能训练了，有没有一种简单的方法可以摆脱它，只用CPU训练它？
浏览 22提问于2019-07-30得票数 3
我正在尝试学习由HMM生成的状态序列的状态嵌入，类似于tensorflow 如何对文本序列执行此操作。
我的问题是，这个隐马尔可夫模型的“词汇”只有12种不同的状态。Tensorflow似乎不喜欢我使用大于此词汇表大小的批处理来运行代码。例如，尝试使用批处理大小14训练它时会出现以下错误：
F tensorflow/core/kernels/range_sampler.cc:86] Check failed: batch_size + avoided_values.size() <= range_ (14 vs. 12)
Abort trap: 6
这张支票背后的动机是什么？
浏览 0提问于2016-05-03得票数 3
我使用的是TensorFlow预先训练的模型，注意ocr 。
在运行eval.py时，脚本总是会遇到一个错误-- File "C:\Users\DELL\Anaconda3\envs\python35DL\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\errors_impl.py", line 519, in __exit__ c_api.TF_GetCode(self.status.status)) tensorflow.python.framework.errors_impl.NotFoundError: NewRand
浏览 0提问于2018-07-28得票数 2
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我正在尝试将一个使用Tensorflow 1.7训练的模型部署到Google Cloud平台上。我得到以下错误：
创建版本失败。检测到错误的模型：“无法加载模型:正在加载servable：{name: default version: 1}失败:未找到: Op类型未注册‘SparseFillEmptyRow’\n\n(错误代码: 0)”
我知道Cloudml运行时预测只支持Tensorflow 1.6，所以我尝试指定：
REQUIRED_PACKAGES = [
'tensorflow==1.6',
]
在setup.py中，但我仍然收到相同的消息
感谢您的任何帮助
浏览 2提问于2018-04-08得票数 0
1回答
考虑情况：
我有一个安装了Python、tensorflow和其他库的Ubuntu服务器。我的代码是python脚本，它加载了几个模型，其中一些模型是预先训练过的向量.bin，还有一些文件来自服务器文件夹，等等。
当我在终端上运行脚本时，它会启动交互式会话，在其中输入一些文本并将脚本输出回我(比如聊天机器人)。在回答时，它叫我的人工智能模型(Tensorflow，keras)。
问题:如何从其他python访问这个正在运行的会话？我的意思是，我想把它用作一个函数:发送文本并接收回复。当然，我需要长时间在后台运行这个终端会话。
我读过这个和类似的答案，但不确定那个正确的解决方案(似乎不是完整的)
浏览 0提问于2019-05-24得票数 0
1回答
每当我尝试在mlengine作业上导入tensorflow-transform时，我都会遇到以下问题：
Traceback (most recent call last):
File "/usr/lib/python2.7/runpy.py", line 162, in _run_module_as_main
"main", fname, loader, pkg_name)
File "/usr/lib/python2.7/runpy.py", line 72, in _run_code
exec code in run_globals
File
浏览 1提问于2018-02-21得票数 1
在Tensorflow-gpu 2.1上训练模型Tensorflow对象检测API时，有一个错误：
没有名为'tensorflow.contrib'的模块
是否可以使用Tensorflow 2.1训练模型Tensorflow对象检测API？
我不想改变Tensorflow的版本。
有人能帮我吗？
浏览 2提问于2020-04-11得票数 1
我正在训练一个深层次的神经网络模型--让我们称之为模型A- -在我的主要训练脚本train.py上使用train.py。此train.py导入utils.py，其中定义了提供培训过程的数据生成器。utils.py还导入other_utils.py，其中创建并初始化了一个经过预先训练的深层神经网络模型-MODEL B-，因为数据生成器使用它来处理培训数据。
模式B的初始化已经使用了大部分GPU内存，给我留下了很少的资源来训练模型A。
导入模式如下所示：
train.py (MODEL A) --> utils.py (data generator) --> other_utils.p
浏览 3提问于2022-01-10得票数 0
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在解释这个问题之前，我首先想给你一些关于我是如何安装tensorflow和其他包的信息。我花了很多时间让tensorflow在我的GPU (Nvidia RTX 3070，Windows 10系统)上运行。首先，我安装了Cuda (v.10.1)，下载了CuDDN (v7.6)，并将cuDNN文件复制并粘贴到正确的Cuda安装文件夹(如下所述：https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/install-guide/index.html#install-windows)我想使用tensorflow 2.3.0，并使用页面上的表格检查Cuda和CuDNN
浏览 36提问于2021-03-25得票数 0
我正在尝试使用tensorflow集线器上提供的预训练BERT来实现一个学习排名模型。我使用的是ListNet损失函数的一个变体，它要求每个训练实例都是与查询相关的几个排序文档的列表。我需要模型能够接受形状(batch_size，list_size，sentence_length)中的数据，其中模型在每个训练实例的'list_size‘轴上循环，返回排名并将它们传递给损失函数。在一个只包含密集层的简单模型中，通过增加输入层的维度很容易做到这一点。例如：
from tensorflow.keras.layers import Dense, Input
from tensorflow.ke
浏览 31提问于2021-05-16得票数 1
我正在尝试使用我受过训练的tensorflow模型在Java中进行对象检测。我用这个脚本导出模型(用Python训练)。这产生了一个frozen_inference_graph.pb文件和一个saved_model.pb文件。
我的理解是，在Java中使用该模型的最佳方法是通过SavedModelBundle.load()加载模型。但是，当我在saved_model.pb文件中尝试这一点时，我得到了错误SavedModel not found in export directory:。是否有更好的方法在Java中加载模型以进行对象检测？
如果你有什么建议，请告诉我！我怀疑我在这个过程中做错了什
浏览 1提问于2018-02-21得票数 0
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