1、在搭建GAN模型時，使用了和Generator相同結構和參數的simpler，用于在固定epoch后生成樣本，便于觀察訓練效果。但是在運行的過程中出現了 ValueError: Variable generator/g_1e1_conv/w already exists, disallowed.的錯誤提示，根據提示，判斷是由于simpler和generator的變量命名空間相同造成的。

解決辦法，在simpler中加入scope.reuse_variables() 表示使用相同的變量空間即可解決該問題。

2、在搭建卷積網絡的過程中，運行一段時間后沒有任何程序執行情況。可能原因：1）由于卷積層數較深，參數過多，對空間申請較多，導致了內存溢出；2）對標簽的設置，如果是手動設置標簽，無法使用tf.zeroslike( )等，需要對標簽設置為placeholder類型

解決辦法：1）可以對全卷積層進行檢查，先修改為較小的全卷積，查看網絡是否能夠正常運行；

2）input1 = tf.placeholder(tf.float32)

input2=tf.placeholder(tf.float32)

sess.run(output, feed_dict = {input1:[7.], input2: [2.]})

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Tensorflow编程遇到的问题汇总【持续更新】的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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