TensorFlow画像読み取りキューが空です。

Question

CNNに画像を読み取るためにパイプラインを使用しようとしています。私はstring_input_producer()を使用してファイル名のキューを取得しましたが、何もせずにそこにハングアップしているようです。以下は私のコードです、私はそれを動作させる方法のアドバイスをしてください。

def read_image_file(filename_queue, labels): 
    reader = tf.WholeFileReader() 
    key, value = reader.read(filename_queue) 
    image = tf.image.decode_png(value, channels=3) 
    image = tf.cast(image, tf.float32) 
    resized_image = tf.image.resize_images(image, [224, 112]) 
    with tf.Session() as sess: 
     label = getLabel(labels, key.eval()) 
    return resized_image, label 

def input_pipeline(filename_queue, queue_names, batch_size, num_epochs, labels): 
    image, label = read_image_file(filename_queue, labels) 
    min_after_dequeue = 10 * batch_size 
    capacity = 20 * batch_size 
    image_batch, label_batch = tf.train.shuffle_batch(
     [image, label], batch_size=batch_size, num_threads=1, capacity=capacity, 
     min_after_dequeue=min_after_dequeue) 
    return image_batch, label_batch 

train_queue = tf.train.string_input_producer(trainnames, shuffle=True, num_epochs=epochs) 

train_batch, train_label = input_pipeline(train_queue, trainnames, batch_size, epochs, labels) 

prediction = AlexNet(x) 

#Training 
with tf.name_scope("cost_function") as scope: 
    cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=train_label, logits=prediction(train_batch))) 
    tf.summary.scalar("cost_function", cost) 

    train_step = tf.train.MomentumOptimizer(learning_rate, 0.9).minimize(cost) 

#Accuracy 
with tf.name_scope("accuracy") as scope: 
    correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(prediction,1), tf.argmax(y_,1)) 
    accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32)) 
    tf.summary.scalar("accuracy", accuracy) 

    merged = tf.summary.merge_all() 

#Session 
with tf.Session() as sess: 
    print('started') 
    sess.run(tf.global_variables_initializer()) 
    coord = tf.train.Coordinator() 
    threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord, start=True) 
    sess.run(threads) 

    try: 
     for step in range(steps_per_epch * epochs): 
      print('step: %d' %step) 
      sess.run(train_step) 
    except tf.errors.OutOfRangeError as ex: 
     pass 

    coord.request_stop() 
    coord.join(threads) 

Answer 1

get_labelメソッドが定義されていないため、コードに完全に自己完結型ではありません。

しかし、あなたが持っている問題がread_image_file方法でこれらの行から来ている可能性が非常に高いです：

with tf.Session() as sess: 
    label = getLabel(labels, key.eval()) 

key.eval一部がまだ開始されていないキューの要素をデキューしようとします。 入力パイプラインが定義される前にセッションを作成しないでください（また、key（おそらくlabels）を評価しようとしないでください）。 get_label方法は唯一labelsとkeyにテンソル操作を実行してlabelテンソルを返す必要があります。..

例えば、彼らはグラフの一部となりますので、あなたはこれらのtensor string operationsを使用することができます。