TFRecords 파일을 읽을 때 큐가 닫히고 비어 있음

Question

데이터 세트를 생성하여 TFRecords 파일로 변환했습니다. 이것은 내가 파일을 작성하는 데 사용되는 코드의 일부입니다 : 내가 tensorflow의 python_io 모듈을 사용할 때 기록에

example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={ 
     'height': _int64_feature(rows), 
     'width': _int64_feature(cols), 
     'depth': _int64_feature(depth), 
     'label': _int64_feature(int(labels[index])), 
     'name': _bytes_feature(imagePaths[index].encode(encoding='utf-8')), 
     'image_raw': _bytes_feature(imageRaw.tostring())})) 

데이터는, 잘 읽어 모든 데이터는 원본 이미지와 라벨 동일합니다.

OutOfRangeError (see above for traceback): RandomShuffleQueue '_0_shuffle_batch/random_shuffle_queue' is closed and has insufficient elements (requested 10, current size 0) 

다른 스레드가 결함 요소가 추가 될 때 큐가 종료되는 것을 제안, 그래서 필수 재 성형을 제외한 모든 폐기 : 지금 그래프에서 파일을 읽을 때, 나는 오류 메시지가 다음 얻을 캐스팅. 오류가 지속됩니다. 여기 내 테스트 코드입니다 :

testInput.py는

import tensorflow as tf 


def inputs(dataDir): 
    feature = {'image_raw': tf.FixedLenFeature([], tf.string), 
       'label': tf.FixedLenFeature([], tf.int64)} 
    # Create a list of filenames and pass it to a queue 
    filename_queue = tf.train.string_input_producer([dataDir], num_epochs=1) 
    # Define a reader and read the next record 
    reader = tf.TFRecordReader() 
    _, serialized_example = reader.read(filename_queue) 
    # Decode the record read by the reader 
    features = tf.parse_single_example(serialized_example, features=feature) 
    # Convert the image data from string back to the numbers 
    image = tf.decode_raw(features['image_raw'], tf.uint8) 

    # Cast label data into int32 
    label = tf.cast(features['label'], tf.int32) 
    # Reshape image data into the original shape 
    image = tf.reshape(image, [64, 64, 3]) 

    # Any preprocessing here ... 

    # Creates batches by randomly shuffling tensors 
    images, labels = tf.train.shuffle_batch([image, label], 
             batch_size=10, 
             capacity=30, 
             num_threads=1, 
             min_after_dequeue=10) 

    return images, labels 

test.py

import tensorflow as tf 
from PIL import Image 
import skimage.io as io 
import testInput as data 
import numpy as np 


images, labels = data.inputs('./train.tfrecords') 

with tf.Session() as sess: 
    tf.local_variables_initializer() 
    tf.global_variables_initializer() 
    coord = tf.train.Coordinator() 
    threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord) 

    img, lab = sess.run([images, labels]) 
    print(img[0, :, :, :].shape) 

    io.imshow(img[0, :, :, :]) 
    io.show() 
    input('Press key...') 

    coord.join(threads) 
    sess.close() 

나는 이미지의 모양이 정말 [64, 64, 3], 심지어는 것을 확인했다 그것의 1 차원 모양에서 그것을 남겨 두는 것을 시도한, 그러나 나는 아직도 과실을 얻는다. 나는 아이디어가 없으므로 도움을 청합니다. 미리 감사드립니다.

Answer 1

초기화 작업을 실행하는 것을 잊었습니다. 신경 쓰지 마세요 .-