tensorflow tf.train.batch之数据批量读取方式

linux  /  管理员 发布于 7年前   241

在进行大量数据训练神经网络的时候，可能需要批量读取数据。于是参考了这篇文章的代码，结果发现数据一直批量循环输出，不会在数据的末尾自动停止。

然后发现这篇博文说slice_input_producer()这个函数有一个形参num_epochs，通过设置它的值就可以控制全部数据循环输出几次。

于是我设置之后出现以下的报错：

tensorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError: Attempting to use uninitialized value input_producer/input_producer/limit_epochs/epochs     [[Node: input_producer/input_producer/limit_epochs/CountUpTo = CountUpTo[T=DT_INT64, _class=["loc:@input_producer/input_producer/limit_epochs/epochs"], limit=2, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](input_producer/input_producer/limit_epochs/epochs)]]

找了好久，都不知道为什么会错，于是只好去看看slice_input_producer()函数的源码，结果在源码中发现作者说这个num_epochs如果不是空的话，就是一个局部变量，需要先调用global_variables_initializer()函数初始化。

于是我调用了之后，一切就正常了，特此记录下来，希望其他人遇到的时候能够及时找到原因。

哈哈，这是笔者第一次通过阅读源码解决了问题，心情还是有点小激动。啊啊，扯远了，上最终成功的代码：

import pandas as pdimport numpy as npimport tensorflow as tfdef generate_data():  num = 25  label = np.asarray(range(0, num))  images = np.random.random([num, 5])  print('label size :{}, image size {}'.format(label.shape, images.shape))  return images,labeldef get_batch_data():  label, images = generate_data()  input_queue = tf.train.slice_input_producer([images, label], shuffle=False,num_epochs=2)  image_batch, label_batch = tf.train.batch(input_queue, batch_size=5, num_threads=1, capacity=64,allow_smaller_final_batch=False)  return image_batch,label_batchimages,label = get_batch_data()sess = tf.Session()sess.run(tf.global_variables_initializer())sess.run(tf.local_variables_initializer())#就是这一行coord = tf.train.Coordinator()threads = tf.train.start_queue_runners(sess,coord)try:  while not coord.should_stop():    i,l = sess.run([images,label])    print(i)    print(l)except tf.errors.OutOfRangeError:  print('Done training')finally:  coord.request_stop()coord.join(threads)sess.close()

以上这篇tensorflow tf.train.batch之数据批量读取方式就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。