関数tf.slice_input_producerテンソルを使ったエラー

Question

私はtfrecordを使ってシーケンスのデータセットを扱っています。 1つの例をメモリに読み込むと、2つのコンテキストフィーチャと1つのシーケンスフィーチャが得られます。コンテキストフィーチャは、シーケンスの長さとシーケンスのラベルです。シーケンスフィーチャは、各タイムステップのフィーチャを表すバイトのリストです。 だから私はすべての例には3つのテンソルがあります

length TensorShape([]) 
label TensorShape([]) 
frames TensorShape([Dimension(None)]) 

私はラベルを予測するために、すべてのシーケンス機能を使用したいので、私はラベルがフレームと同じ長さにする必要があります。

length=tf.expand_dims(length, 0, name='expand_length') 
label=tf.expand_dims(label, 0, name='expand_label') 
labels=tf.tile(label, length, name='multi_label') 

私は、次の解像度を取得し、この時間：

labels TensorShape([Dimension(None)]) 
frames TensorShape([Dimension(None)]) 

そして私は、私は1つのフレームとラベルを取得することができるようにキューにそれらをプッシュする必要があります。

frame, label=tf.train.slice_input_producer([frames, labels]) 

次に、それらをバッチしてネットトレーニングルーチンを実行します。

frames, labels = tf.train.shuffle_batch([frame, label], 4, 16, 8) 

それが動作するはずです

、しかし、エラーが関数tf.train.slice_input_producerで起こっここではエラー情報です：

W d:\build\tensorflow\tensorflow_gpu-r0.12\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:975] Invalid argument: indices = 119 is not in [0, 117) 
     [[Node: slice_timestep/Gather = Gather[Tindices=DT_INT32, Tparams=DT_STRING, validate_indices=true, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](parse_one_ex/parse_one_ex:2, slice_timestep/fraction_of_32_full_Dequeue)]] 
W d:\build\tensorflow\tensorflow_gpu-r0.12\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:975] Invalid argument: indices = 119 is not in [0, 117) 
     [[Node: slice_timestep/Gather = Gather[Tindices=DT_INT32, Tparams=DT_STRING, validate_indices=true, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](parse_one_ex/parse_one_ex:2, slice_timestep/fraction_of_32_full_Dequeue)]] 
I d:\build\tensorflow\tensorflow_gpu-r0.12\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:128] successfully opened CUDA library cupti64_80.dll locally 
W d:\build\tensorflow\tensorflow_gpu-r0.12\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:975] Out of range: RandomShuffleQueue '_3_batch_ex/random_shuffle_queue' is closed and has insufficient elements (requested 4, current size 0) 
     [[Node: batch_ex = QueueDequeueMany[_class=["loc:@batch_ex/random_shuffle_queue"], component_types=[DT_FLOAT, DT_INT32], timeout_ms=-1, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](batch_ex/random_shuffle_queue, batch_ex/n)]] 
W d:\build\tensorflow\tensorflow_gpu-r0.12\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:975] Out of range: RandomShuffleQueue '_3_batch_ex/random_shuffle_queue' is closed and has insufficient elements (requested 4, current size 0) 
     [[Node: batch_ex = QueueDequeueMany[_class=["loc:@batch_ex/random_shuffle_queue"], component_types=[DT_FLOAT, DT_INT32], timeout_ms=-1, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](batch_ex/random_shuffle_queue, batch_ex/n)]] 
W d:\build\tensorflow\tensorflow_gpu-r0.12\tensorflow\core\framework\op_kernel.cc:975] Out of range: RandomShuffleQueue '_3_batch_ex/random_shuffle_queue' is closed and has insufficient elements (requested 4, current size 0) 
     [[Node: batch_ex = QueueDequeueMany[_class=["loc:@batch_ex/random_shuffle_queue"], component_types=[DT_FLOAT, DT_INT32], timeout_ms=-1, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](batch_ex/random_shuffle_queue, batch_ex/n)]] 

slice_input_producerの名前はshuffle_batchの名前slice_timestep

ですis batch_ex

私のテンターボードにグラフがあります。以下は

the whole graph

local zoomed graph

エラーを再現する単純化されたコードです：私は解決してきた

import tensorflow as tf 

context_features = { 
    "length": tf.FixedLenFeature([], dtype=tf.int64), 
    "label": tf.FixedLenFeature([], dtype=tf.int64) 
} 
sequence_features = { 
    "imgs_list": tf.FixedLenSequenceFeature([], dtype=tf.string), 
} 


file=tf.train.string_input_producer(['./train.tfrecord']) 
reader=tf.TFRecordReader() 
_, ex=reader.read(file) 

context_parsed, sequence_parsed = tf.parse_single_sequence_example(
    serialized=ex, 
    context_features=context_features, 
    sequence_features=sequence_features 
) 
length=tf.cast(context_parsed['length'], tf.int32) 
label=tf.cast(context_parsed['label'], tf.int32) 
length=tf.expand_dims(length, 0, name='expand_length') 
label=tf.expand_dims(label, 0, name='expand_label') 
label=tf.tile(label, length) 
imcontent, label=tf.train.slice_input_producer([sequence_parsed['imgs_list'], label]) 
im=tf.image.decode_jpeg(imcontent, 3) 
im=tf.image.resize_images(im, [224, 224]) 
im, label = tf.train.shuffle_batch([im, label], 4, 16, 8, name='batch_ex') 
with tf.Session() as sess: 
    tf.train.start_queue_runners(sess) 
    fig=plt.figure() 
    while(True): 
     [res, res2]=sess.run([im, label]) 
     print(res2) 

Answer 1

。 slice_input_producerは静的なようです。私は使用します