wlmnzf / tensorflow-train Goto Github PK

如题，图片已经处理成28*28了，放到test_num文件夹下，接着怎么计算呢。谢谢

已经用pip install image，但是运行代码mnist_demo.py依然提示“ImportError: No module named Image”错误 , 查看mnist_demo.py代码里直接写的import Image 就会报错， 改成from PIL import Image 就不报错误了， 不知道大家在用的时候有没有遇到这个问题， 如何才能不用from PIL 而不报错呢？

input: 9
Traceback (most recent call last):
File "mnist_softmax.py", line 69, in
print("output:",int(res[0]))

IndexError: invalid index to scalar variable.

raise ArgumentError(action, message % conflict_string)

ArgumentError: argument --learning_rate: conflicting option string: --learning_rate

Hello,every,could you tell me how to download the project? Thank you very much.

代码如下
Traceback (most recent call last): File "mnist_softmax.py", line 40, in <module> mnist = input_data.read_data_sets(FLAGS.data_dir, one_hot=True) File "/home/liushiyao/tensorflow-train/mnist/input_data.py", line 201, in read_data_sets local_file = maybe_download(TRAIN_IMAGES, train_dir) File "/home/liushiyao/tensorflow-train/mnist/input_data.py", line 38, in maybe_download if not tf.gfile.Exists(work_directory): AttributeError: 'module' object has no attribute 'gfile'

小白发问：
从/mnist/test_num待测图片生成的矩阵存在哪里呀
怎么从矩阵生成像官网给的Mnist_data数据格式，然后load输入到算法里呢
谢谢各位大牛了

w_conv1 = weight_variable([5, 5, 1, 32])
这里这个shape最后一个为什么是32呢， 这个有没有啥说法，我理解是把一张图片分成32张，每张可能提取到不同的特征。 我把32换成1， 后面的64换成2，也能运行，而且训练速度更快，迭代到最后正确率差不多