【问题标题】:Built TensorFlow successfully; example fails成功搭建TensorFlow;示例失败
【发布时间】:2017-01-19 11:36:45
【问题描述】:

从源码构建TensorFlow成功后,第一个测试样例通过,第二个失败:

1) 第一次测试:OK

$ python
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))
Hello, TensorFlow!
>>> a = tf.constant(10)
>>> b = tf.constant(32)
>>> print(sess.run(a + b))
42

2) 第二次测试:失败
测试文件:tensorflow/models/image/mnist/convolutional.py

$ sudo python convolutional.py
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:125] successfully opened CUDA library libcublas.so.8.0 locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:125] successfully opened CUDA library libcudnn.so.5 locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:125] successfully opened CUDA library libcufft.so.8.0 locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:125] successfully opened CUDA library libcuda.so.1 locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:125] successfully opened CUDA library libcurand.so.8.0 locally
Successfully downloaded train-images-idx3-ubyte.gz 9912422 bytes.
Successfully downloaded train-labels-idx1-ubyte.gz 28881 bytes.
Successfully downloaded t10k-images-idx3-ubyte.gz 1648877 bytes.
Successfully downloaded t10k-labels-idx1-ubyte.gz 4542 bytes.
Extracting data/train-images-idx3-ubyte.gz
Extracting data/train-labels-idx1-ubyte.gz
Extracting data/t10k-images-idx3-ubyte.gz
Extracting data/t10k-labels-idx1-ubyte.gz
Traceback (most recent call last):
  File "convolutional.py", line 339, in <module>
    tf.app.run(main=main, argv=[sys.argv[0]] + unparsed)
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/platform/app.py", line 44, in run
    _sys.exit(main(_sys.argv[:1] + flags_passthrough))
  File "convolutional.py", line 231, in main
    logits, train_labels_node))
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/ops/nn_ops.py", line 1684, in sparse_softmax_cross_entropy_with_logits
    labels, logits)
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/ops/nn_ops.py", line 1533, in _ensure_xent_args
    "named arguments (labels=..., logits=..., ...)" % name)
ValueError: Only call `sparse_softmax_cross_entropy_with_logits` with named arguments (labels=..., logits=..., ...)

由于convolutional.py 是安装指南中报告的测试之一,我希望它没问题。

我运行了项目目录中的所有测试,结果如下:

  • MNIST:失败
  • AlexNet:通过
  • Cifar10:失败
  • ImageNet:通过

我是否在构建中做错了什么,或者我在运行这些测试时做错了什么?

参考:https://www.tensorflow.org/get_started/os_setup
平台:Linux/Ubuntu 16.04,nVidia Quadro M6000,启用 CUDA。

【问题讨论】:

  • 我认为这个问题对于 SO 来说是题外话。如果那里有任何“问题”......
  • @Taro:我把问题说得更清楚了。
  • 我的理解是您的问题是特定于 Tensorflow 而不是您制作的某些软件。再说一次,我认为这是题外话,您可能想尝试任何与 Tensorflow 相关的文档/论坛。
  • “如需帮助和支持、技术或算法问题,请将您的问题提交给 Stack Overflow:stackoverflow.com/questions/tagged/tensorflow。” Reference
  • 这不是一个 CUDA 问题,它是一个 tensorflow 问题,不应使用 CUDA 标签进行标记。请停止重新添加。

标签: python tensorflow nvidia


【解决方案1】:

来自Tensorflow web site

请在 GitHub 上的 TensorFlow 问题跟踪器上报告错误、功能请求和安装/兼容性问题。

这似乎是一个安装问题,通过在 GitHub 上打开一个问题来处理更合适。

【讨论】:

  • 这不是安装问题。该程序适用于某些数据集,而不适用于其他数据集。
  • 您正在按照安装指南进行操作,但出现了一些问题。这就是安装问题的定义。
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