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cifarデータセットの分類子を作成してNeural Netsで足を濡らそうとしています。私はtflearnレポからの例をつかむことにしましたが、私は困っています。TFLearn CovNetの例でCIFAR-10でエラーが発生しました
注意すべきいくつかのものがあります。
私は私のモデルをテストするためにJupyterノートブックを使用しています。
Cifarデータセットを使用しています（https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html）。パイソン3.5、Tensorflow 0.10、TFLearn 0.2.1
import tflearn
from tflearn.data_utils import shuffle, to_categorical
from tflearn.layers.core import input_data, dropout, fully_connected
from tflearn.layers.conv import conv_2d, max_pool_2d
from tflearn.layers.estimator import regression
(X, Y), (X_test, Y_test) = (raw_train_data, raw_train_labels), \
(raw_test_data, raw_test_labels)
X, Y = shuffle(X, Y)
Y = to_categorical(Y, 10)
Y_test = to_categorical(Y_test, 10)
# X, X_test = tf.reshape(X, [-1, 32, 32, 3]), tf.reshape(X_test, [-1, 32, 32, 3])
# Convolutional network building
network = input_data(shape=[None, 32, 32, 3],
data_preprocessing=img_prep,
data_augmentation=img_aug)
network = conv_2d(network, 32, 3, activation='relu')
network = max_pool_2d(network, 2)
network = conv_2d(network, 64, 3, activation='relu')
network = conv_2d(network, 64, 3, activation='relu')
network = max_pool_2d(network, 2)
network = fully_connected(network, 512, activation='relu')
network = dropout(network, 0.5)
network = fully_connected(network, 10, activation='softmax')
network = regression(network, optimizer='adam',
loss='categorical_crossentropy',
learning_rate=0.01)
model = tflearn.DNN(network, tensorboard_verbose=0)
model.fit(X, Y, n_epoch=2, shuffle=False, validation_set=(X_test, Y_test),
show_metric=False, batch_size=50, run_id='cifar10_cnn')
私は次の例外を取得：各画像の形状のアレイ[3072]（それは、単一のアレイに平ら）
バージョンであります最初の実行： スレッド内の例外Thread-17：
ValueError: Input must be >= 2-d。私はカーネルをリセットせずにノートブックを再実行すると
は、私のエラーメッセージがに変わり：
IndexError: list index out of range
そして最後に、私はTensorflow使って自分のデータを再構築しようとすると：
TypeError: 'Tensor' object is not iterable。