小编Tan*_*vir的帖子

我已成功安装了Tensorflow绑定和python.但是当我尝试导入Tensorflow时,我得到了以下错误.

ImportError: /lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6: version `GLIBC_2.17' not found (required by /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/_pywrap_tensorflow.so)

我试图将GLIBC_2.15更新为2.17,但没有运气.

import tensorflow as tf
import numpy as np
import os
from PIL import Image
cur_dir = os.getcwd()

def modify_image(image):
  #resized = tf.image.resize_images(image, 180, 180, 3)
   image.set_shape([32,32,3])
   flipped_images = tf.image.flip_up_down(image)
   return flipped_images

def read_image(filename_queue):
  reader = tf.WholeFileReader()
  key,value = reader.read(filename_queue)
  image = tf.image.decode_jpeg(value)
  return key,image

def inputs():
 filenames = ['standard_1.jpg', 'standard_2.jpg' ]
 filename_queue = tf.train.string_input_producer(filenames)
 filename,read_input = read_image(filename_queue)
 reshaped_image = modify_image(read_input)
 reshaped_image = tf.cast(reshaped_image, tf.float32)
 label=tf.constant([1])
 return reshaped_image,label

def weight_variable(shape):
 initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1)
 return tf.Variable(initial)

def bias_variable(shape):
 initial = tf.constant(0.1, …

我正在INRIA Person数据集上培训Faster-RCNN(VGG-16架构).我接受了180,000个训练步骤的训练.但是当我评估网络时,它会给出相同图像的不同结果.以下是图片

我不确定为什么它会为同一组权重给出不同的结果.网络是用caffe实现的.对此问题的任何见解都非常感谢.

下图显示了不同的网络损失

我试图将这个超长的下标移到下面的行，因为它太长了。代码是

\mathop{\mathbb{E}}_{x \in p_{data}(x), z \in p_{z}(z)}

表达式如下：

我希望字符 z 开始换行，同时作为 E 的下标。

谢谢！