SELD-net实验问题梳理
源代码调试时遇到的错误及解决
seld-net原版代码：https://gitee.com/karas1/seld-net
拿到源代码后，按照readme.md文件中的提示尝试运行，发现出现了很多问题，这里总结了一下解决方案。
1、整型变量问题
运行的时候提示DataType数据类型不匹配，原因是调用含整数参数的方法时，没有声明赋给的参数时整数值。
; 解决：
根据错误提示信息，定位到代码对应行，观测一下方法中各个参数格式，把需要是int型的变量用int()强转一下。
2、运行环境中Tensorflow版本问题
E tensorflow/core/grappler/optimizers/dependency_optimizer.cc:697] Iteration = 0, topological sort failed with message: The graph couldn’t be sorted in topological order.
E tensorflow/core/grappler/optimizers/meta_optimizer.cc:502] remapper failed: Invalid argument: The graph couldn’t be sorted in topological order.
E tensorflow/core/grappler/optimizers/meta_optimizer.cc:502] arithmetic_optimizer failed: Invalid argument: The graph couldn’t be sorted in topological order.
; 解决：
为了可以在带有显卡gpu的机器上跑，提高运行效率，可以把
原版本tensorflow1.10.0 + keras2.0.8
改为：tensorflow_gpu1.14.0 + keras2.2.5
pip list
pip uninstall tensorflow==1.10.0
pip uninstall keras==2.0.8
pip install tensorflow==1.14.0
pip install keras==2.2.5
3、找不到sklearn==0.19.0安装包，使用更高版本的sklearn找不到joblib库
; 解决：
安装的时候使用以下命令，不要使用缩写sklearn：
pip install -U scikit-learn==0.19.0
4、batch_size（批处理大小）太大，导致系统资源不够分配
Resource exhausted: OOM when allocating tensor with shape[16,256,64,512] and type float on /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 by allocator GPU_0_bfc
[[{{node batch_normalization_1/FusedBatchNorm}}]]
; 解决：把batch_size批处理大小调小一些
1）可以改超参数（不推荐）：
2）也可以在Parameter.py里面写一个条件语句，然后运行时使用参数9来运行
5、不定时出现，尚未解决。应该是带参运行时参数格式有错误。
; 解决：
可以切换到控制台命令行Terminal模式中，使用如下格式的命令运行：
python seld.py 1 999
Original: https://blog.csdn.net/qq_42074210/article/details/121243535
Author: Dijkstra’s Monk-ey
Title: SELD_net_questions
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