隊列爲空

Question

我有以下代碼：

import tensorflow as tf 

xs = tf.random_normal([5, 2]) 
ys = xs[:, 0] + xs[:, 1] + tf.random_normal([5], stddev=0.01) 

xs_inp, ys_inp = tf.train.slice_input_producer([xs, ys], num_epochs=20) 

coord = tf.train.Coordinator() 

with tf.Session() as sess: 
    threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) 
    for i in range(100): 
     print(sess.run([xs_inp, ys_inp])) 

    coord.request_stop() 
    coord.join(threads) 

在我看來，我應該服用100對及打印出來，但程序不顯示任何信息，並拋出異常。

tensorflow.python.framework.errors_impl.OutOfRangeError: FIFOQueue '_0_input_producer/input_producer' is closed and has insufficient elements (requested 1, current size 0) 

Answer 1

這是一個棘手的難題：原來，你需要添加sess.run(tf.local_variables_initializer())啓動隊列跑步前：

import tensorflow as tf 

xs = tf.random_normal([5, 2]) 
ys = xs[:, 0] + xs[:, 1] + tf.random_normal([5], stddev=0.01) 

xs_inp, ys_inp = tf.train.slice_input_producer((xs, ys), num_epochs=20) 

coord = tf.train.Coordinator() 

with tf.Session() as sess: 
    sess.run(tf.local_variables_initializer()) 
    threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) 
    for i in range(100): 
     print(sess.run([xs_inp, ys_inp])) 

    coord.request_stop() 
    coord.join(threads) 

爲什麼是這個必要嗎？當您設置num_epochs=20時，TensorFlow會隱式創建一個「局部變量」，充當當前時期索引的計數器;當這個計數器達到20時，隊列將被關閉。像所有其他TensorFlow變量一樣，這個計數器必須被初始化。如果你沒有初始化它，看起來隊列選手會立即發出一個錯誤（不會打印它，不幸的是）並關閉隊列......給出你所看到的錯誤。