批量加载TFRecord文件

Question

我想用.tfrecord在一个批处理中加载tf.contrib.learn.read_batch_features(...)条目。当我在训练估计器时使用下面的代码(类似于read_and_decode()的内容)，它可以工作。当我运行load_samples()时，它挂在eval(session=sess)上，当运行没有估计器的脚本时。我想这是输油管道的问题，但不知何故，我无法确定问题的所在。我在tensorflow网站上跟随了向导，但没有任何运气。

def read_and_decode(sess, cnt):
    def get_reader():
        return tf.TFRecordReader()

    features = tf.contrib.learn.read_batch_features(
        file_pattern=os.path.join('.', 'test.tfrecord'),
        batch_size=cnt,
        reader=get_reader,
        features={
            'label': tf.FixedLenFeature([], tf.int64),
            'data': tf.FixedLenFeature([], tf.string),
        })
    label = tf.cast(features['label'], tf.int64)
    data = tf.decode_raw(features['data'], tf.float32)

    patch = tf.reshape(data, tf.stack( [cnt, 6, 20, 20] ))
    patch.set_shape( [cnt, 6, 20, 20] )

    return label.eval(session=sess), patch.eval(session=sess)

def load_samples():
    with tf.Session() as sess:
        sess.run([
            tf.local_variables_initializer(),
            tf.global_variables_initializer()
        ])

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

        try:
            while not coord.should_stop():
                samples = read_and_decode(sess,100)

        except tf.errors.OutOfRangeError as error:
            coord.request_stop(error)
        finally:
            coord.request_stop()
            coord.join(threads)

你能解释一下我做错了什么吗？

Answer 1

原因是您正在启动队列运行程序，然后定义队列。您需要首先定义函数read_and_decode()，然后启动队列运行程序，这将解决问题。