tensorflow tf.train.batch之数据批量读取方式

yipeiwu_com6年前Python基础

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 pd
import numpy as np
import tensorflow as tf


def 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,label

def 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_batch


images,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【听图阁-专注于Python设计】。

相关文章

python3之模块psutil系统性能信息使用

psutil是个跨平台库,能够轻松实现获取系统运行的进程和系统利用率,包括CPU、内存、磁盘、网络等信息。 它主要应用于信息监控,分析和限制系统资源及进程的管理。它实现了同等命令命令行工...

运行django项目指定IP和端口的方法

运行django项目指定IP和端口的方法

一、django项目启动命令 默认IP和端口 python manage.py runserver 指定端口 python manage.py runserver 192.1...

Python2.7读取PDF文件的方法示例

本文实例讲述了Python2.7读取PDF文件的方法。分享给大家供大家参考,具体如下: 这篇文章示例代码采用的Python版本是2.7,需要下载的插件是PDFMiner,下载地址是htt...

Python中的四种交换数值的方法解析

Python中的四种交换数值的方法解析

这篇文章主要介绍了Python中的四种交换数值的方法解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 交换两个变量的值方法,这个面试...

django+mysql的使用示例

django+mysql的使用示例

Django中每一个模型model都对应于数据库中的一张表,每个模型中的字段都对应于数据库表的列。方便的是,django可以自动生成这些create table, alter table...