无法获取简单的TFRecord read

Question

我试图让一个非常简单的TFRecord阅读器工作，但没有用。（我可以让作家好好工作）。在

在this github repo中，有一个reader.py文件，它看起来像这样：

import tensorflow as tf
import numpy as np
import time
from PIL import Image

def read_and_decode(filename_queue):
    reader = tf.TFRecordReader()
    _, serialized_example = reader.read(filename_queue)
    features = tf.parse_single_example(
            serialized_example,
            # Defaults are not specified since both keys are required.
            features={
                    'height':tf.FixedLenFeature([], tf.int64),
                    'image_raw': tf.FixedLenFeature([], tf.string),
                    'label': tf.FixedLenFeature([], tf.int64)
            })
    image = tf.decode_raw(features['image_raw'], tf.uint8)
    image = tf.reshape(image,[478, 717, 3])
    image = tf.cast(image, tf.float32) * (1. / 255) - 0.5
    label = tf.cast(features['label'], tf.int32)
    return image


'''
Pointers:   Remember to run init_op
            tf.reshape may not be the ideal way.
'''
def run():
    with tf.Graph().as_default():
        filename_queue = tf.train.string_input_producer(["sample.tfrecords"],num_epochs=1)
        images = read_and_decode(filename_queue)
        image_shape = tf.shape(images)
        init_op = tf.initialize_all_variables()
        with tf.Session() as sess:
            sess.run(init_op)
            coord = tf.train.Coordinator()
            threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)
            img = sess.run([images])
            coord.request_stop()
            coord.join(threads)
run()

问题是，当我运行它时，会出现以下错误：

最后一天，我一直在努力工作。我不知道该做什么，甚至不知道为什么它不起作用。这似乎是一个足够简单的例子，应该没有问题。我用的是TF010。在

谢谢

Answer 1

在较新版本的TensorFlow中：

tf.initialize_all_variables() is deprecated.

他们提到你必须使用：

tf.global_variables_initializer()

解决不了这个问题。如果我们看一下tf.train.string_input_producer()的较新API，它提到num\u epoch将被创建为一个局部变量。这里发生的是队列中没有可供它读取的内容，因此它显示requested 1 current 0。只需添加以下内容：

tf.local_variables_initializer()

我已经推了更新。在

Answer 2

问题也可能不在TFRecords上，而是在设置num_epochs时，使用LOCAL_VARIABLES collection的string_input_producer。见here。在

optf.initialize_all_variables()并没有像它的名字那样初始化所有的变量。快速修复方法如下：

init_op = tf.group(tf.initialize_all_variables(), tf.initialize_local_variables())

，但请考虑使用Tensorflow r0.12，其中不推荐使用此操作，取而代之的是tf.global_variables_initializer和{}