tensorflow tf.train.batch之数据批量读取方式

yipeiwu_com5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

python实现从一组颜色中找出与给定颜色最接近颜色的方法

本文实例讲述了python实现从一组颜色中找出与给定颜色最接近颜色的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下: 这段代码非常有用,可以找到指定颜色相似的颜色,比如有一组8个颜色,现在给定...

十分钟搞定pandas(入门教程)

十分钟搞定pandas(入门教程)

本文是对pandas官方网站上《10Minutes to pandas》的一个简单的翻译,原文在这里。这篇文章是对pandas的一个简单的介绍,详细的介绍请参考:Cookbook 。习惯...

Python3 伪装浏览器的方法示例

Python3 伪装浏览器的方法示例

一、伪装浏览器 对于一些需要登录的网站,如果不是从浏览器发出的请求,则得不到响应。所以,我们需要将爬虫程序发出的请求伪装成浏览器正规军。 具体实现:自定义网页请求报头。 二、使用Fid...

使用python socket分发大文件的实现方法

思路: 使用socket传输文件过程中,如果单次传输每次只能发送一部分数据,如果针对大文件,一次传输肯定是不行的,所以需要我们在传输的时候提前把传输内容的大小先发送给客户端,在客户端循环...

Python搜索引擎实现原理和方法

Python搜索引擎实现原理和方法

如何在庞大的数据中高效的检索自己需要的东西?本篇内容介绍了Python做出一个大数据搜索引擎的原理和方法,以及中间进行数据分析的原理也给大家做了详细介绍。 布隆过滤器 (Bloom Fi...