深度学习中遇到的一些问题 keras tensorflow

❤️ 看论文纸彩印质版似乎更舒服。https://arxiv.org/pdf/1611.09326.pdf 

 

❤️mask和原图直接相乘抠图比遍历写循环方便多了。 以及图片深拷贝img.copy（） Python+opencv用cv2.imread（）读取图片不好嘛！ 菜鸡的自我修养

 

❤️TypeError:‘NoneType’ object is not callable
以及
StopIteration的报错
只差一个
while True:

 

❤️有时候可能是图片地址读错导致的错误

 

❤️变量名尽量不要重复！！！血泪史啊，疯狂报错类型不对。

 

❤️版本不兼容可以降版本，升版本慎用，尤其是tensorflow。
tensorlayer原来这么多版本，默认给我装2.0.0也太不负责任了吧！
proxy pip install ——upgrade tensorlayer==1.4.2
PS：到最后我也没学会使用代码里附带的npz文件。代码：https://github.com/SimJeg/FC-DenseNet 

 

❤️手动写个一百层提拉米苏(One hundred layers Tiramisu:FC DenseNet)可视化的代码。 效果有点差。 目测是因为模型150轮迭代只做了120轮，正确率还不够高，验证集正确率68%左右，希望测试集正确率早点超过90%啊！ （已经跑了24h的代码）后来发现是训练集太小了。论文里有一句——‘All models are trained on data augmented with random crops and vertical flips.(4.1)’train里面只有367张图，test里面233张图，val里101张图。太少了！！！肯定要做数据增强。

 

❤️数据增强之后MemoryError，还在尝试修改numpy.array的dtype。还没得到结论。

 

❤️Resource exhausted :OOM
不一定是GPU被别人占用了，可能是训练模型太大。
提拉米苏求求您让我省点心吧

 

❤️像是活在段子里的keras。
keras常用有tensorflow和theano作为backend，默认是tensorflow。
不知道什么原因，安装keras卸载重新安装之后非要连着theano一起安装，运行代码绝望地出现‘Using Theano backend’。
此时不需要着急卸载keras重新安装，因为两种依赖keras都有，只是引用有点小问题，（参考莫烦）只需要在代码之前加两行即可——
import os
os.environ[‘KERAS_BACKEND’]=‘tensorflow’
#os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICE’]=‘0’
#指定GPU