Tensorflow对象检测API Kitti数据集错误：Tensor具有NaN值

Question

我正在努力解决这个问题几天。 基本上，当我开始使用tensorflow的对象检测API进行训练时，它会进行一次迭代并获得错误，如果我使用教程浣熊检测中的数据它可以完美地工作。

我已经尝试过只使用一个类或多个不同的图像，只检查图像，使用与raccoon教程相同的所有内容。

感谢您的时间。

错误：

  

InvalidArgumentError（参见上面的回溯）：LossTensor是inf或   楠。 ：Tensor有NaN值[[Node：CheckNumerics =   CheckNumericsT = DT_FLOAT，message =“LossTensor是inf或nan。”，   _device = “/作业：本地主机/复制：0 /任务：0 / CPU：0”]]

Answer 1

NaN错误意味着分析的张量的某些值为空。可能是你的一些图像有不同的大小和输入它因此而获得空值。这只是一个猜测，我甚至不知道你是否使用图像或视频来训练系统，但如果代码使用一个样本并且不能与另一个样本一起使用，则问题必须出在样本上。

Answer 2

您可能要检查对象批注是否正确，NaN错误很可能是由涉及批注的错误计算引起的，即检查以下内容：

1. 注释中没有NaN值
2. 没有边界框在图像边界之外
3. 注释以像素值表示（即未标准化）
4. XMin
5. 没有太小的边界框（例如图像的1％）
6. 没有由于数据扩充而引起的问题。

参考：https://github.com/tensorflow/models/issues/1881