我正在尝试使用来自SVHN的数据来运行整个CIFAR10。
http://ufldl.stanford.edu/housenumbers/
我将数据格式化为Alex Krizhevsky网站的bin文件。
http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html
除了更改一些变量名以使其在另一个目录中工作之外，我没有编辑代码。它现在给我一个错误。
W tensorflow/core/common_runtime/executor.cc:1076] 0x218fec0 Compute status: Invalid argument: Indices are not valid (out of bounds). Shape: dim { size: 128 } dim { size: 10 }
[[Node: SparseToDense = SparseToDense[T=DT_FLOAT, Tindices=DT_INT32, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](concat, SparseToDense/output_shape, SparseToDense/sparse_values, SparseToDense/default_value)]]
具体来说，cifar.py失败的行是：
dense_labels = tf.sparse_to_dense(concated,[FLAGS.batch_size, NUM_CLASSES],1.0, 0.0)
我也检查了这个解决方案，它不起作用。
TensorFlow Indices are not valid (out of bounds)
任何人都知道如何让它发挥作用？
答案 0 :(得分：4)
我意识到了这个错误。 SVHN数据集给出数字0的值为10，而不是0.我从一开始就做出了这个致命的假设，浪费了我很多时间。
鉴于10个班级，标签的范围应为0-9（含）。发生错误是因为标签的范围是1-10。
http://ufldl.stanford.edu/housenumbers/
请记得将来阅读概述！