Tensorflow在使用隊列的sess.run調用時凍結

Question

我正在測試tensoprflow隊列系統，我有一個簡單的使用隊列處理輸入的tensorflow程序。示例程序的代碼是

import tensorflow as tf 
import numpy as np 

def model(example_batch): 
    dense1 = tf.layers.dense(inputs=example_batch, units=64, activation=tf.nn.relu) 
    dense2 = tf.layers.dense(inputs=dense1, units=2) 
    return dense2 

x_input_data = tf.random_normal([1024, 16], mean=0, stddev=1) 
q = tf.FIFOQueue(capacity=1, dtypes=tf.float32, shapes=[1024, 16]) 

enqueue_op = q.enqueue(x_input_data) 
numberOfThreads = 1 

qr = tf.train.QueueRunner(q, [enqueue_op] * numberOfThreads) 
tf.train.add_queue_runner(qr) 
input = q.dequeue() 

sess = tf.Session() 
sess.run(tf.global_variables_initializer()) 

# Start input enqueue threads. 
coord = tf.train.Coordinator() 
threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord) 
example_batch = tf.train.batch([input], batch_size=1, num_threads=numberOfThreads, capacity=1, enqueue_many=False) 

for step in range(100): 
    print ("step") 
    #sess.run(input) 
    p = sess.run(model(example_batch)) 

coord.request_stop() 
coord.join(threads) 
sess.close() 

的問題是，它凍結在第一p = sess.run(model2layers(example_batch))，它停在那裏無限期。

示例程序有什麼問題？

Answer 1

的問題是這些線的順序：

threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord) 
example_batch = tf.train.batch([input], batch_size=1, num_threads=numberOfThreads, capacity=1, enqueue_many=False) 

第一行調用tf.train.start_queue_runners()開始後臺線程用於填充隊列。第二行調用tf.train.batch()，它添加一個新的隊列，這需要啓動額外的後臺線程來填充該隊列，但該線程未啓動，因此程序掛起。

解決方案很簡單：將兩條線顛倒過來，這樣在tf.train.batch()之後調用tf.train.start_queue_runners()。

example_batch = tf.train.batch([input], batch_size=1, num_threads=numberOfThreads, capacity=1, enqueue_many=False) 
threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord)