テンソルフローstring_input_producerは空のキューを与えます

Question

ファイル名のリストからテンソルフローでキューを作成しようとしています。リストが作成されましたが、文字列入力プロデューサが空のキューを返したようです。コードが機能しないその他の理由があるかもしれません。以下はコードです

sess = tf.InteractiveSession() 

def read_my_file_format(filename_queue): 
    reader = tf.WholeFileReader() 
    key, value = reader.read(filename_queue) 
    images = tf.image.decode_jpeg(value, channels=3) 
    return images, key 

def input_pipeline(filenames, batch_size, num_epochs, labels): 
    filename_queue = tf.train.string_input_producer(filenames, num_epochs=num_epochs, shuffle=False) 
    image, key = read_my_file_format(filename_queue) 
    return image, key 

sess.run(tf.global_variables_initializer()) 

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

input_pipeline(trainnames, batch_size, None, labels) 

coord.request_stop() 
coord.join(threads) 

Answer 1

エラーメッセージを表示することができます。

• あなたのキューに関連付けられているTensorFlow演算子を定義し、あなたがあればsess.run(tf.global_variables_initializer())を呼び出す前に呼び出す必要がありますので、グラフに追加しますinput_pipeline方法：ここでは、同じ時間で

  は、あなたのコードには、いくつかの発言がありますコーディネーターによってキューが開始されるようにするには、キューをグラフの一部にし、start_queue_runnersを呼び出す前にします。

• 実際にimage, key演算子を実行するようにTensorFlowに依頼していません。ここで

私がしようとするだろうコードです：

sess = tf.InteractiveSession() 

def read_my_file_format(filename_queue): 
    reader = tf.WholeFileReader() 
    key, value = reader.read(filename_queue) 
    images = tf.image.decode_jpeg(value, channels=3) 
    return images, key 

def input_pipeline(filenames, batch_size, num_epochs, labels): 
    filename_queue = tf.train.string_input_producer(filenames, num_epochs=num_epochs, shuffle=False) 
    image, key = read_my_file_format(filename_queue) 
    return image, key 

# Let us define the queue operators and add them to the default graph. 
image, key = input_pipeline(trainnames, batch_size, None, labels) 

sess.run(tf.global_variables_initializer()) 

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

# Let's run the image, key tensors. 
sess.run([image, key]) 

coord.request_stop() 
coord.join(threads)