tensorflow string_input_producerのサイズを取得

Question

string_input_producerが読み込んだファイル名の数を確認するにはどうすればよいですか？入力データのサイズに応じて異なる操作が実行されるので、読み取る画像の数や読み込んだ画像の数を知る必要があります。

以下のコードは、私が読んだか、読んでいるかを教えてくれません。 string_input_producerよう

import tensorflow as tf 
import matplotlib.pyplot as plt 

# Make a queue of file names including all the JPEG images files in the relative image directory. 
filename_queue = tf.train.string_input_producer(tf.train.match_filenames_once("./MNIST_data/*.png")) 

reader = tf.WholeFileReader() 
key, value = reader.read(filename_queue) 

image = tf.image.decode_png(value) # use png or jpg decoder based on your files. 

num_preprocess_threads = 1 
min_queue_examples = 256 
batch_size=2; 
images = tf.train.shuffle_batch([image], batch_size, min_queue_examples + 3 * batch_size, num_threads=num_preprocess_threads, min_after_dequeue=min_queue_examples) 

with tf.Session() as sess: 
    sess.run(tf.initialize_all_variables()) 

    coord = tf.train.Coordinator() 
    threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) 
    t_image = image.eval() #here is your image Tensor :) 
    fig = plt.figure() 
    plt.imshow(t_image) 
    plt.show() 

    coord.request_stop() 
    coord.join(threads) 

Answer 1

機能は、現在のグラフにキューを追加しますこれだけデキューほんの一例たびにすることができます。通常、出力テンソルは、あなたが望むものであるtf.train.shuffle_batchのような関数へのフィードになります。あなたは、入力データが正しいかどうかを確認したい場合は、あなたがsess.run(my_img)とそれを実行することができます

：この関数の引数batch_sizeは、それぞれの時間が

モデルのUPDATEの入力としてデキューどのように多くの例を制御することができますこれはあなたにnumpy.arrayテンソルを与えます。このテンソルの要素を直接見ることも、 matplotlibでプロットすることもできます。

すでにsess.run前にキューランナーを開始しているか、あなたのプログラムが永遠

Answer 2

string_input_producerリターンバックあなた標準FIFOQueue（それはあなたのinput_producerを返し、それはあなたのqueueを返します。

A FIFOQueueをハングすることを確認してください読み込んだ要素の数に関する情報を持っていないので、要素の数だけが現在キューに入っています（q.size()）。読み取られた要素の数を知りたい場合は、それぞれをインクリメントするカウンタを手動で追加する必要があります要素を読む時間。