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Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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投稿2017/04/22 02:29

現在、以下のサイトを見て勉強しています。
http://www.buildinsider.net/small/booktensorflow/0203
ValueError: Only call sparse_softmax_cross_entropy_with_logits with named arguments (labels=..., logits=..., ...) とエラーが出ました。

# coding: UTF-8 from __future__ import absolute_import from __future__ import division from __future__ import print_function import os import time import tensorflow as tf import model as model import numpy as np from reader import Cifar10Reader FLAGS = tf.app.flags.FLAGS tf.app.flags.DEFINE_integer('epoch', 30, "訓練するEpoch数") tf.app.flags.DEFINE_string('data_dir', './data/', "訓練データのディレクトリ") tf.app.flags.DEFINE_string('checkpoint_dir', './checkpoints/', "チェックポイントを保存するディレクトリ") tf.app.flags.DEFINE_string('test_data', None, "テストデータのパス") def _loss(logits, label): labels = tf.cast(label, tf.int64) cross_entropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits( logits, labels, name='cross_entropy_per_example') cross_entropy_mean = tf.reduce_mean(cross_entropy, name='cross_entropy') return cross_entropy_mean def _train(total_loss, global_step): opt = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.001) grads = opt.compute_gradients(total_loss) train_op = opt.apply_gradients(grads, global_step=global_step) return train_op filenames = [ os.path.join( FLAGS.data_dir, 'data_batch_%d.bin' % i) for i in range(1, 6) ] def main(argv=None): global_step = tf.Variable(0,trainable=False) train_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, shape=[32, 32, 3], name='input_image') label_placeholder = tf.placeholder(tf.int32,shape=[1],name='label') # (width, height, depth) -> (batch, width, height, depth) image_node = tf.expand_dims(train_placeholder, 0) logits = model.inference(image_node) total_loss = _loss(logits,label_placeholder) train_op = _train(total_loss,global_step) top_k_op = tf.nn.in_top_k(logits,label_placeholder,1) with tf.Session() as sess: sess.run(tf.initialize_all_variables()) total_duration = 0 for epoch in range(1, FLAGS.epoch + 1): start_time = time.time() for file_index in range(5): print('Epoch %d: %s' % (epoch, filenames[file_index])) reader = Cifar10Reader(filenames[file_index]) for index in range(10000): image = reader.read(index) logits_value = sess.run([logits], feed_dict={ train_placeholder: image.byte_array }) _,loss_value = sess.run([train_op,total_loss], feed_dict={ train_placeholder: image.byte_array, label_placeholder: image.label } ) if index % 1000 == 0: print('[%d]: %r' % (image.label, logits_value)) assert not np.isnan(loss_value), \ 'Model diverged with loss = NaN' reader.close() duration = time.time() - start_time total_duration += duration prediction = _eval(sess,top_k_op,train_placeholder,label_placeholder) print('epoch %d duration = %d sec' % (epoch, duration)) tf.train.SummaryWriter(FLAGS.checkpoint_dir, sess.graph) print('Total duration = %d sec' % total_duration) def _eval(sess,top_k_op,train_placeholder,label_placeholder): if not FLAGS.test_data: return np.nan image_reader = Cifar10Reader(FLAGS.test_data) true_count = 0 for index in range(10000): image = image_reader.read(index) predictions = sess.run([top_k_op], feed_dict={ input_image: image.image, label_placeholder:image.label } ) true_count += np.sum(predictions) image_reader.close() if __name__ == '__main__': tf.app.run()

と記載したファイルを実行すると

python inference.py --test_data ./cifar-10-batches-bin 2/test_batch.bin <reader.Cifar10Record object at 0x110bedcf8> Traceback (most recent call last): File "inference.py", line 120, in <module> tf.app.run() File "/Users/XXX/anaconda/envs/py36/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/platform/app.py", line 44, in run _sys.exit(main(_sys.argv[:1] + flags_passthrough)) File "inference.py", line 53, in main total_loss = _loss(logits,label_placeholder) File "inference.py", line 25, in _loss logits, labels, name='cross_entropy_per_example') File "/Users/XXX/anaconda/envs/py36/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/ops/nn_ops.py", line 1684, in sparse_softmax_cross_entropy_with_logits labels, logits) File "/Users/XXX/anaconda/envs/py36/lib/python3.6/site-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=..., ...)

とエラーが出ました。
試しに、sparse_softmax_cross_entropy_with_logitsの部分を

cross_entropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits( labels,logits, name='cross_entropy_per_example')

と書いて実行したのですが、それでも同じエラーが出ました。
どう直せば良いのでしょうか?

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エラーメッセージが言っているように名前を指定して引数を渡せばいいのでは...?

python

1 cross_entropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits( 2 logits=logits, labels=labels, name='cross_entropy_per_example')

投稿2017/04/22 02:43

miyahan

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