張量流的csv文件讀取器中的num_epochs是否有限制string_input_producer（）？

Question

我有一個虛擬的csv文件（y=-x+1）

x,y 
1,0 
2,-1 
3,-2 

我試喂的是成線性迴歸模型。由於我只有這麼幾個例子，我想在該文件上迭代1000次訓練，所以我設置了num_epochs=1000。

但是，似乎Tensorflow限制了這個數字。它工作正常，如果我使用num_epochs = 5或10，但超過33它被限制在33個時代。這是真的還是我做錯了什麼？

# model = W*x+b 
... 
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01) 
train = optimizer.minimize(loss) 

# reading input from csv 
filename_queue = tf.train.string_input_producer(["/tmp/testinput.csv"], num_epochs=1000) 
reader = tf.TextLineReader(skip_header_lines=1) 
... 
col_x, col_label = tf.decode_csv(csv_row, record_defaults=record_defaults) 

with tf.Session() as sess: 
    sess.run(tf.local_variables_initializer()) 
    sess.run(tf.global_variables_initializer()) 
    coord = tf.train.Coordinator() 
    threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) 
    while True: 
    try: 
     input_x, input_y = sess.run([col_x, col_label]) 
     sess.run(train, feed_dict={x:input_x, y:input_y}) 
... 

方的問題，做我需要做的：

input_x, input_y = sess.run([col_x, col_label]) 
sess.run(train, feed_dict={x:input_x, y:input_y}) 

我試圖sess.run(train, feed_dict={x:col_x, y:col_y})直接避免了摩擦，但它不工作（他們是節點，feed_dict預計常規數據）

Answer 1

下面演示作品完美（與輸入）：

import tensorflow as tf 


filename_queue = tf.train.string_input_producer(["/tmp/input.csv"], num_epochs=1000) 
reader = tf.TextLineReader(skip_header_lines=1) 
_, csv_row = reader.read(filename_queue) 
col_x, col_label = tf.decode_csv(csv_row, record_defaults=[[0], [0]]) 

with tf.Session() as sess: 
    sess.run(tf.local_variables_initializer()) 
    sess.run(tf.global_variables_initializer()) 
    coord = tf.train.Coordinator() 
    threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) 
    num = 0 
    try: 
     while True: 
     sess.run([col_x, col_label]) 
     num += 1 
    except: 
    print(num) 

這給下面的輸出：

edb@lapelidb:/tmp$ python csv.py 
3000