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Tensorflow代码中断
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<p>我正在修改cifar multi-GPU tensorflow代码以读取Imagenet数据集。在</p> <p>我所做的编辑是:</p> <p><strong>Cifar10.py:</strong></p> <p>1)变更tf.app标志.DEFINE_string('data_dir',…)</p> <p>2)删除了data_dir=os.path.join操作系统(FLAGS.data\u目录,‘cifar-10-batches-bin')</p> <p>3)从maybe\u download_and_extract()中删除了下载部分</p> <p><strong>cifar10_输入.py:</strong></p> <p>1)图像大小=227</p> <p>(二)结果.高度=256和结果宽度=256</p> <p>3)变更</p> <pre><code>filenames = [os.path.join(data_dir, 'data_batch_%d.bin' % i) for i in xrange(1, 6)] </code></pre> <p>到</p> ^{pr2}$ <p>但这是一个可怕的错误: tensorflow.python.framework.错误。超出范围错误:random shufflequeue'_1_tower_0/shuffle_batch/random_shuffle_queue'已关闭且元素不足(请求128,当前大小为0)</p> <p>[[节点:tower_0/shuffle_batch=QueueDequeueMany[组件类型=[DT_FLOAT,DT_INT32],超时时间\u ms=-1,_设备=”/作业:本地主机/副本:0/任务:0/cpu:0“](塔楼0/随机洗牌批次/随机洗牌队列,塔楼0/随机洗牌批次/n/_775)]]</p> <p>终端设备u u,终端设备u u=终端设备【】/作业:本地主机/副本:0/任务:0/cpu:0“,发送设备=”/作业:本地主机/副本:0/任务:0/gpu:1“,send_device_conformation=1,tensor_name=“edge_170_tower_1/shuffle_batch/n”,_device=”/作业:本地主机/副本:0/任务:0/gpu:1“]] 由op u'tower_0/shuffle_batch'引起,定义为:</p> <p>文件“lib/python2.7/site-packages/tensorflow/models/image/cifar10/cifar10_multi-gpu_火车.py“,第224行,英寸</p> <pre><code>tf.app.run() </code></pre> <p>File“/home/saoni.m/tensorflow/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/platform/default/_应用程序副本“,第30行,运行中</p> <pre><code>sys.exit(main(sys.argv)) </code></pre> <p>文件“lib/python2.7/site-packages/tensorflow/models/image/cifar10/cifar10_multi-gpu_火车.py“,第222行,主要</p> <pre><code>train() </code></pre> <p>文件“lib/python2.7/site-packages/tensorflow/models/image/cifar10/cifar10_multi-gpu_火车.py“,150号线,列车内</p> <pre><code>loss = tower_loss(scope) </code></pre> <p>文件“lib/python2.7/site-packages/tensorflow/models/image/cifar10/cifar10_multi-gpu_火车.py“,65号线,塔楼损失</p> <pre><code>images, labels = cifar10.distorted_inputs() </code></pre> <p>File“/home/saoni.m/tensorflow/lib/python2.7/site packages/tensorflow/models/image/cifar10/cifar10.py”,第119行,失真的_输入</p> <pre><code>batch_size=FLAGS.batch_size) </code></pre> <p>File“/home/saoni.m/tensorflow/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/models/image/cifar10/cifar10_输入.py“,第153行,输入失真</p> <pre><code>min_queue_examples, batch_size) </code></pre> <p>File“/home/saoni.m/tensorflow/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/models/image/cifar10/cifar10_输入.py“,第104行,在“生成图像”和“标签”批处理中</p> <pre><code>min_after_dequeue=min_queue_examples) </code></pre> <p>File“/home/saoni.m/tensorflow/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/training/输入.py,第496行,在shuffle_批处理中 返回queue.dequeue多(批次大小,名称=名称)</p> <p>File“/home/saoni.m/tensorflow/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/ops/data_-flow_操作py“,第287行,出列</p> <pre><code>self._queue_ref, n, self._dtypes, name=name) </code></pre> <p>File“/home/saoni.m/tensorflow/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/ops/gen_data_流_操作py“,第319行,在'u queue\u dequeue'u many</p> <pre><code>timeout_ms=timeout_ms, name=name) </code></pre> <p>File“/home/saoni.m/tensorflow/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/ops/op_def_库.py“,第664行,在apply-up中 op_def=操作定义)</p> <p>File“/home/saoni.m/tensorflow/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/操作py“,第1834行,在create\u op中</p> <pre><code>original_op=self._default_original_op, op_def=op_def) </code></pre> <p>File“/home/saoni.m/tensorflow/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/操作py“,第1043行,in<strong>init</strong></p> <pre><code>self._traceback = _extract_stack() </code></pre> <p>当我追溯到shuffle_batch()调用的行时:</p> <pre><code>images, label_batch = tf.train.shuffle_batch( [image, label], batch_size=batch_size, num_threads=num_preprocess_threads, capacity=min_queue_examples + 3 * batch_size, min_after_dequeue=min_queue_examples) </code></pre> <p>传递给它的值是: 批量大小128,线程数16,容量20384,最小容量20000</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>我遇到了一个类似的问题,我试图更改python列表,比如 [os.path.join操作系统(data_dir,i)用于输入操作系统列表目录(数据方向)] 到 文件=tf.train.match_文件名\u一次(“/path/to/data.tf记录-*"), 文件队列=tf.train.input_string_input_生产者(文件)。 它对我有用,你可以试试。在</p>
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