1、如果有checkpoint文件的話，加載模型很簡單： 　　第一步：都是加載圖： 2、沒有該文件，只有一個模型的時候： ...

1、問題描述：開始訓練一切都是那么的平靜，很正常！ 　　突然loss變為nan，瞬間懵逼！ 2、在網上看了一些解答，可能是梯度爆炸，可能是有關於0的計算。然后我覺得可能是關於0的吧，然后進行了驗證 ...

訓練一個分類網絡，沒想到預測結果為一個定值。 找了很久發現，是因為tensor的維度的原因。 注意：我說的是我的label數據的維度。 我的輸入是： 我使用的損失函數: ...

eval()只能用於tf.Tensor類對象，也就是有輸出的Operation。對於沒有輸出的Operation, 可以用.run()或者Session.run() 所以我們訓練的時候,對於優化器只 ...

遇到這種情況可能是你的程序中有和你定義的tensor 變量重名的其他變量名字,jishi在for循環中使用了這個名字的作為臨時變量也不行.tenor 變量很嬌氣.坑了我一晚上的時間. 比如:x = ...

出現loss為nan 可能是使用了relu激活函數,導致的.因為在負半軸上輸出都是0 ...