OutOfRangeError: RandomShuffleQu

作者: 马小李23 | 来源:发表于2018-07-30 15:02 被阅读6次

最近读取TFRecord文件出现问题,每次运行代码的时候,一开始,读取的队列就出现问题,然后退出了程序,具体的报错信息为:

OutOfRangeError: RandomShuffleQueue ‘_1_shuffle_batch/random_shuffle_queue’ is closed and has insufficient elements (requested 64, current size 0)

大致的意思就是,在获取第一个batch的64个数据的时候,队列就关闭了,并且队列中没有存储数据。可以确认,应该是读取数据出现问题,

1.首先要确保队列的启动:

coord = tf.train.Coordinator()

threads = tf.train.start_queue_runners(sess=self.sess, coord=coord)

2.读取TFRecord的阅读器tf.TFRecordReader需要与TFRecord的数据相匹配

tf.TFRecordReader在初始化中有options的选项,对应的是TFRecord的options的选项,也就是指定压缩选项:

init(

name=None,

options=None

)

Create a TFRecordReader.

Args:

name: A name for the operation (optional).

options: A TFRecordOptions object (optional).

比如在创建TFRecord文件的时候使用的代码是:

writer= tf.python_io.TFRecordWriter(record_name, tf.python_io.TFRecordOptions(1))

example = tf.train.Example(

features=tf.train.Features(

feature = {

"label":tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=label)),

'img_raw':tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[img]))

}

)

)

writer.write(example.SerializeToString())

那么在读取TFRecord文件的时候使用的代码配置如下:

file_queue = tf.train.string_input_producer([record_name])

reader = tf.TFRecordReader(tf.python_io.TFRecordOptions(1))

_, serialized_example = reader.read(file_queue)

3.确保读取过程中不会出现其他问题,导致读取出错致使队列退出

出现上述问题难以查找,这块问题出在Tensorflow的队列设计中,队列使用的文档中说明,队列内部会自行处理错误与异常,这就导致了与队列相关的,数据读取的异常处理被封装在了队列内部,外层很难获取其具体的信息,只能看到最终队列由于内部发生了异常,导致队列抛出处理后的异常,从而停止了工作,但这样丢失了原始的错误信息,调试起来相当麻烦,因而现在新的Tensorflow的版本中,已经不再更新维护原来的队列读取这套流程了。

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网友评论

  • 上行彩虹人:楼主你在文末写的“因而现在新的Tensorflow的版本中,已经不再更新维护原来的队列读取这套流程了。”,请问现在应该用啥技术读取自己的数据集呢
    马小李23:新版中支持的导入数据的方式的文档见这篇博文https://www.jianshu.com/p/c934a9679438

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