无法打印tfrecord特性

Question

我正在编写一个python代码来创建tfrecord文件，该文件将A和C作为特性存储，但我很难从TFrecord文件中打印出A、C值。有人能看看这个吗？

#Writing TFrecord file
import tensorflow as tf 
import numpy as np 

writer=tf.python_io.TFRecordWriter('output.tfrecord')

A=[1,3,4]
C=[1.1, 2.1, 3.1]


feature_A=tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=A))
feature_C=tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=C))

features={'A':feature_A, 'C':feature_C}

example=tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature=features))



writer.write(example.SerializeToString())
writer.close()


#Read TFrecord file    
import tensorflow as tf 

reader=tf.TFRecordReader()


filename_queue = tf.train.string_input_producer(
   ["output.tfrecord"])

_, serialized_example = reader.read(filename_queue)

feature_set = { 'A': tf.FixedLenFeature([], tf.int64),
               'C': tf.FixedLenFeature([], tf.float32)
           }

features = tf.parse_single_example( serialized_example, features= feature_set )
A=features['A']
C=features['C']

with tf.Session() as sess:
  print(sess.run([A,C])) # print out nothing 

Answer 1

有两个问题：

1. FixedlenFeature必须定义大小。因此，改为： feature_set ={ 'A'：tf.FixedLenFeature(3，tf.int64)，'C'：tf.FixedLenFeature(3，tf.float32)}
2. 您需要启动队列来读取输入，所以代码应该如下所示： 使用tf.Session()作为sess：#作为队列的init_op = tf.local_variables_initializer() sess.run(init_op) #创建一个协调器，启动队列运行线程。coord = tf.train.Coordinator() sess=sess= tf.train.start_queue_runners(sess=sess，coord=coord)尝试: for _ in范围(1)：print(sess.run(A，C))，但tf.errors.OutOfRangeError：#完成后，请让线程停止。打印(‘’)最后: coord.request_stop() #等待线程完成。Coord.join(线程)