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张量streamMNIST：核心重新启动; 核心似乎已经死亡

我正在尝试运行docker + tensorflow MNIST示例，并获取与https://stackoverflow.com/users/5473110/user5473110相同的错误消息。 使用Deep MNIST专家代码，我得到最后一块数据input的错误。 当我缩短块的数量时，错误出现在最后一个块。 我可以通过添加一个更多的块来解决这个问题。 以下是代码： import argparse import sys import tempfile from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf FLAGS = None def deepnn(x): """deepnn builds the graph for a deep net for classifying digits. Args: x: an input tensor with the dimensions (N_examples, 784), where 784 is the number of […]

张量核心重启更新; 核心似乎已经死亡

我使用iOS，docker，tensorflow / tensorflow运行adventures-in-ml code/convolutional_neural_network_tutorial.py 。 我为每个批次添加了一个打印语句，并修正了I的范围。 对于range = 1200 ，错误信息出现在i = 1099 ; 对于range = 100 ，错误出现在i = 99 ; range = 20 ，错误出现在i = 19 。 似乎不是一个内存问题。 如何在执行过程中跟踪内存使用情况？ 任何build议@JonathanHseu @shekkizh @YaroslavBulatov @RyanSepassi 代码如下： import tensorflow as tf import numpy as np from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data def run_cnn(): mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) # Python optimisation […]

我怎么从jupyter笔记本开始

我已经在Mac OS上安装了张量docker容器tensorflow/tensorflow 。 我使用命令 docker run -i -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow 运行jupyter笔记本的服务器。 但是，当我运行下面的示例代码 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets("tensorflow", one_hot=True) 该程序下载train-images-idx3-ubyte.gz成功，但抛出 IOError: [Errno socket error] [Errno 99] Cannot assign requested address 当提取数据。 我已经search了这个问题，并尝试了命令 docker run -i -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow /run_jupyter.sh –ip 127.0.0.1 运行jupyter笔记本服务器。 但这次我无法访问地址http://127.0.0.1:8888/?token=…在我自己的Mac OS 那么运行示例代码时应该怎么处理这个错误？ 谢谢