TensorFlow1.14训练时出错

Question

最近在学习深度学习方面的知识，在训练网络时出现了这个错误，搜不到解决方案，像这种错误怎么解决呀？

Answer 1

根据错误提示可以看出是在训练过程中出现了AlreadyExistsError错误，可能是由于在代码中重复定义了某些资源。建议检查一下代码中是否有重复定义某些变量或操作的情况。也可以尝试在训练之前，通过调用tf.reset_default_graph()清除默认计算图，然后重新构建计算图来解决该问题。此外，还可以尝试升级TensorFlow版本或者尝试在其他机器上运行该代码。

针对深度学习训练时出现的错误，一般可以从以下几个方面来排查和解决：

1.查看错误提示信息：根据错误提示信息，可以了解到错误所在的文件和行号，以及错误的类型和信息，通过这些信息可以确定问题的大致范围。

2.查看训练代码：对照错误提示信息和训练代码，检查可能存在问题的代码段，看看是否有错误或者不合适的地方。

3.检查输入数据：检查训练数据的格式、大小、维度等信息，是否与网络模型的输入要求一致，是否存在缺失值或异常值等问题。

4.调整网络参数：调整网络的学习率、批大小、迭代次数、网络结构等参数，看看是否可以减少错误的出现。

5.检查硬件环境：检查训练所使用的硬件环境，如GPU、内存、硬盘等是否存在问题，是否有足够的空间存储模型参数。

6.查看其他日志信息：深度学习训练过程中，通常会生成一些日志信息，包括训练损失、准确率等指标的变化情况，可以通过这些日志信息了解训练过程中的变化情况，有助于定位问题所在。

根据错误类型的不同，还可以进一步采取相应的解决方案，比如对于常见的梯度消失或梯度爆炸等问题，可以尝试使用梯度裁剪或者其他优化算法；对于模型过拟合或欠拟合等问题，可以考虑增加或减少模型参数，使用正则化技术等方式。