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@公输睚信 博主你好 上面的问题我用一个简单粗暴的方法已经解决了
现在又遇到了另一个问题，由于我的数据集是45类，每个类700张图片，256*256的JPG图片，我就把train.py中的num_samples', 31500、num_classes', 45、batch_size', 8改了一下，其余没变，但是训练的时候出现了这个：
InvalidArgumentError (see above for traceback): LossTensor is inf or nan : Tensor had NaN values
[[Node: train_op/CheckNumerics = CheckNumerics[T=DT_FLOAT, message="LossTensor is inf or nan", _device="/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0"](control_dependency)]]
[[Node: Momentum/update/_4644 = _Recv[client_terminated=false, recv_device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0", send_device="/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0", send_device_incarnation=1, tensor_name="edge_17436_Momentum/update", tensor_type=DT_FLOAT, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"]()]]
这个是什么原因呢?是不是由于我参数没改完的原因呢？额 由于是第一次训练自己的数据集 之前没弄过 啥都不懂 希望博主指导一下 谢谢博主了

TensorFlow 使用预训练模型 ResNet-50

升级版见：TensorFlow 使用 tf.estimator 训练模型（预训练 ResNet-50）。 前面的文章已经说明了怎么使用 TensorFlow 来构建、训练、保...

公输睚信

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博主你好，我用你的代码训练我自己的数据 但是我的数据集是tif格式的 在训练的过程中报错
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: assertion failed: [Unable to decode bytes as JPEG, PNG, GIF, or BMP]
[[Node: case/If_0/decode_image/cond_jpeg/cond_png/cond_gif/Assert_1/Assert = Assert[T=[DT_STRING], summarize=3, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](case/If_0/decode_image/cond_jpeg/cond_png/cond_gif/is_bmp, case/If_0/decode_image/cond_jpeg/cond_png/cond_gif/Assert_1/Assert/data_0)]]
[[Node: PadV2/_5329 = _Recv[client_terminated=false, recv_device="/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0", send_device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0", send_device_incarnation=1, tensor_name="edge_287_PadV2", tensor_type=DT_UINT8, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0"]()]]
这是因为我这个格式的数据不能训练吗 新手上路 可能问的问题有点白痴 请多多见谅

TensorFlow 使用预训练模型 ResNet-50

升级版见：TensorFlow 使用 tf.estimator 训练模型（预训练 ResNet-50）。 前面的文章已经说明了怎么使用 TensorFlow 来构建、训练、保...

公输睚信

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