Question

我有以下代码。这属于CNNEnv类。

    def step(self, a_t, i):
        self.a_t = a_t
        self.i = i

        # Batch size of 32
        # 1875 * 32 = 60000 -> # of training samples
        self.X_train = self.X_train[self.i * 32:(self.i + 1) * 32]
        self.y_train = self.y_train[self.i * 32:(self.i + 1) * 32]

        # Train & evaluate one iteration
        self.model.train_on_batch(self.X_train, self.y_train)
        self.scores = self.model.test_on_batch(self.X_test, self.y_test)
        self.scores = self.scores[1] * 100

        return self.X_train.shape, self.y_train.shape, self.scores

以下是调用此方法的外部脚本。它适用于第一次迭代。但是，在第二次迭代中，出现了错误。

from CNN import CNNEnv

# Instantiate class and assign to object env
env = CNNEnv()

# Call function within class
a, b, c = env.step(0.001, 1)

print(a)
print(b)
print(c)


# Call function within class second time
d, e, f = env.step(0.001, 2)

print(d)
print(e)
print(f)

第一批后的错误

First batch:
(32, 1, 28, 28)
(32, 10)
9.42000001669
Error on second batch:
F tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:422] could not set cudnn tensor descriptor: CUDNN_STATUS_BAD_PARAM

奇怪的是，如果我要执行以下操作，那么当我在不使用类的情况下两次调用train_on_batch时它会起作用。但是我需要这个类，因为我的外部脚本必须以这种方式调用函数。有什么想法吗？

Answer 1

解决了它。用户错误。变量赋值问题。

应该使用self.X_batch而不是self.X_train。如果有人面对这个问题，这将解决问题。

首次成功完成第一批后，train_on_batch错误

1 个答案: