tfrecordファイルの読み込みが完了しない

Question

私はthis scriptを使用して、cifar10データをtfrecordファイルにダウンロードして変換します...問題なく終了し、適切なバイナリファイルがあります。
私は、このスクリプトで自分のファイルをインポートしよう：

"""Provides data for the Cifar10 dataset. 
The dataset scripts used to create the dataset can be found at: 
tensorflow/models/slim/datasets/download_and_convert_cifar10.py 
""" 

from __future__ import absolute_import 
from __future__ import division 
from __future__ import print_function 

import os 
import tensorflow as tf 

import dataset_utils 

slim = tf.contrib.slim 

_FILE_PATTERN = 'cifar10_%s.tfrecord' 

SPLITS_TO_SIZES = {'train': 50000, 'test': 10000} 

_NUM_CLASSES = 10 

_ITEMS_TO_DESCRIPTIONS = { 
    'image': 'A [32 x 32 x 3] color image.', 
    'label': 'A single integer between 0 and 9', 
} 


def get_split(split_name, dataset_dir, file_pattern=None, reader=None): 
    """Gets a dataset tuple with instructions for reading cifar10. 
    Args: 
    split_name: A train/test split name. 
    dataset_dir: The base directory of the dataset sources. 
    file_pattern: The file pattern to use when matching the dataset sources. 
     It is assumed that the pattern contains a '%s' string so that the split 
     name can be inserted. 
    reader: The TensorFlow reader type. 
    Returns: 
    A `Dataset` namedtuple. 
    Raises: 
    ValueError: if `split_name` is not a valid train/test split. 
    """ 
    if split_name not in SPLITS_TO_SIZES: 
     raise ValueError('split name %s was not recognized.' % split_name) 

    if not file_pattern: 
     file_pattern = _FILE_PATTERN 
    file_pattern = os.path.join(dataset_dir, file_pattern % split_name) 

    # Allowing None in the signature so that dataset_factory can use the default. 
    if not reader: 
     reader = tf.TFRecordReader 

    keys_to_features = { 
     'image/encoded': 
     tf.FixedLenFeature((), tf.string, default_value=''), 
     'image/format': 
     tf.FixedLenFeature((), tf.string, default_value='png'), 
     'image/class/label': 
     tf.FixedLenFeature(
      [], tf.int64, default_value=tf.zeros([], dtype=tf.int64)), 
    } 

    items_to_handlers = { 
     'image': slim.tfexample_decoder.Image(shape=[32, 32, 3]), 
     'label': slim.tfexample_decoder.Tensor('image/class/label'), 
    } 

    decoder = slim.tfexample_decoder.TFExampleDecoder(keys_to_features, 
                 items_to_handlers) 

    labels_to_names = None 
    if dataset_utils.has_labels(dataset_dir): 
     labels_to_names = dataset_utils.read_label_file(dataset_dir) 

    return slim.dataset.Dataset(
     data_sources=file_pattern, 
     reader=reader, 
     decoder=decoder, 
     num_samples=SPLITS_TO_SIZES[split_name], 
     items_to_descriptions=_ITEMS_TO_DESCRIPTIONS, 
     num_classes=_NUM_CLASSES, 
     labels_to_names=labels_to_names) 


data = get_split('test', '/path/to/cifar10_dir') 

sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(
    allow_soft_placement=True, log_device_placement=False)) 

coord = tf.train.Coordinator() 
threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord, sess=sess) 

data_provider = slim.dataset_data_provider.DatasetDataProvider(
    data, num_readers=10, shuffle=True) 
img, lbl = data_provider.get(['image', 'label']) 

、それはまた、私にエラーを与えていないが、私がしようとすると：

sess.run(img) 

プロセスが停止することはありません。テンソルフローはセッションを開始していますが、ファイルを読み込んでいないため、プロンプトが表示されず、基本的に何もしません。私はどこから始めるべきかわからないので、真剣にここで怒っています。アドバイスを持っている人は誰ですか？

Answer 1

また、キューであるDatasetDataProvider後にqueue runnersを開始する必要があります。次の順序に変更してください：

data_provider = slim.dataset_data_provider.DatasetDataProvider(
data, num_readers=10, shuffle=True) 
img, lbl = data_provider.get(['image', 'label']) 

sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, log_device_placement=False)) 

coord = tf.train.Coordinator() 
threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord, sess=sess) 

Answer 2

ローカル変数とグローバルvariables_initializersを実行していないようです。

sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(
    allow_soft_placement=True, log_device_placement=False)) 
... 
sess.run([tf.global_variables_initializer(), tf.local_variables_initializer()]) 
img_ = sess.run(img)