问题描述

如果你看的是北京大学曹健老师的tensorflow2.0,你在class5的部分可能会遇见这个问题

import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout,MaxPooling2D,Flatten,Conv2D,BatchNormalization,Activation
from tensorflow.keras import Model
import os
import numpy as np

# np.set_printoptions(threshold=np.inf)


class Baseline(Model):
    def __init__(self):
        super(Baseline, self).__init__()
        self.conv1 = Conv2D(6, (5,5), activation='sigmoid')
        self.pool1 = MaxPooling2D(pool_size=(2,2),strides=2)
        self.conv2 = Conv2D(16, (5,5), activation='sigmoid')
        self.pool2 = MaxPooling2D(pool_size=(2,2),strides=2)

        self.flatten1 = Flatten()
        self.f1=Dense(120,activation='sigmoid')
        self.f2=Dense(84,activation='sigmoid')
        self.f3=Dense(10,activation='softmax')

    def call(self,x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.pool1(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.pool2(x)

        x = self.flatten1(x)
        x = self.f1(x)
        x = self.f2(x)
        y = self.f3(x)
        return y


(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.cifar10.load_data()
x_train,x_test = x_train/255.0,x_test/255.0


model = Baseline()
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=0.001),loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=False)
              ,metrics=['sparse_categorical_accuracy'])

checkpoint_save_path="lenet.ckpt"
if os.path.exists(checkpoint_save_path+'.index'):
    model.load_weights(checkpoint_save_path)
    print("---------------------Loaded model---------------")

cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=checkpoint_save_path, save_weights_only=True
                                              ,save_best_only=True, verbose=1)


history=model.fit(x_train,y_train,batch_size=32, epochs=5, validation_data=(x_test, y_test)
          ,validation_freq=1,callbacks=[cp_callback])
model.summary()

file=open('weights_lenet.txt','w')
for v in model.trainable_variables:
    file.write(str(v.name)+'\n')
    file.write(str(v.shape)+'\n')
    file.write(str(v.numpy())+'\n')
file.close()

train_acc=history.history['sparse_categorical_accuracy']
val_acc=history.history['val_sparse_categorical_accuracy']
loss=history.history['loss']
val_loss=history.history['val_loss']

plt.subplot(1,2,1)
plt.plot(loss,label='train_loss')
plt.plot(val_loss,label='val_loss')
plt.title('model loss')
plt.legend()

plt.subplot(1,2,2)
plt.plot(train_acc,label='train_acc')
plt.plot(val_acc,label='val_acc')
plt.title('model acc')
plt.legend()
plt.show()

代码写的看起来没有问题，但是就是acc一直在0.1，总共10个类，也就是说网络根本没有训练效果，就是瞎蒙的。为什么会这样呢。想知道答案的直接跳到最后。下面是我踩的坑，

踩坑

我尝试升级tensorflow版本，但是我们知道升级tensorflow，对应的cudatoolkit 和cudnn 也要升级，官网版本对应

conda install cudatoolkit==11.2.0

但是我去安装的时候显示PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels:
搜不到这个版本，conda search cudatoolkit查看可以安装的版本
就是没有11.2，这就很烦人，
我电脑环境是

windows11
cuda 12.3
cudnn 8.9.7

我不能把电脑cuda卸载重新装，因为我pytorch要求的是上面的环境。我尝试去官网再安装一个cuda但是失败了（想试一下windows电脑能不能安装两个cuda）。总之折腾了一下午

解决办法

方法一

cudatoolkit 和cudnn保持不变，直接升级tensorflow
pip install tensorflow==2.4
但是这样就不能用gpu训练了，跑代码的时候用的是cpu，具体原因我也不是很清楚，

方法二

看我之前的文章,卸载电脑上的cuda安装，安装cuda11.2和对应的cudnn8.1
cuda下载地址
cudnn下载地址
然后安装tensoflow 2.10版本
conda install tensorflow_gpu==2.10.0

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你windows电脑如果想同时可以跑tensorflow和pytorch，建议电脑的cuda环境就按照tensorflow的安装。
因为pytorch安装比较简单，一般会自带对应的cuda，而tensorflow对cuda要求比较严格，用指令（conda install cudatoolkit==11.2.0 ）一般找不到对应的版本，只能去官网下载

windows要是想跑代码就用pytorch吧，tensorflow对windows真的很不友好，tensorflow2.10以上直接不支持了，可以用实验室的服务器跑tensorflow代码