带有num_epochs的string_input_producer抛出OutofRangeError - 腾讯云开发者社区

首先是获得每张图片的路径，把他们都放进一个list里面，然后用string_input_producer创建队列，再用tf.WholeFileReader读取。...filenames_queue=tf.train.string_input_producer(data_names,num_epochs=50,shuffle=True,capacity=512)reader...我们需要 # sess.run来实现image的迭代，感谢monk1992的指正 print(image.shape) except tf.errors.OutOfRangeError...data_file,batch_size):files_path=glob.glob(data_file)queue=tf.train.string_input_producer(files_path,num_epochs...我们需要# sess.run来实现image的迭代，感谢monk1992的指正print(image.shape)except tf.errors.OutOfRangeError:print('read

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tensorflow：使用tfrecords时的注意事项

使用 tfrecords 时的注意事项确保 string_input_producer 中的文件名字是正确的。...string_input_producer(file_names, num_epochs=100000, shuffle=True) 当指定 num_epochs 时，在初始化模型参数的时候，一定要记得...然后在解码的时候，我们会用 decode_raw 将bytestring 解码出来。...decode_row(bytes, out_type) 这里要注意的是，out_type一定要和 .tostring() 之前的数据类型一致。...有没有 start_queue_runner 有没有不小心将执行 enqueue_op 的线程给关了

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在TensorFlow中使用pipeline加载数据

前面对TensorFlow的多线程做了测试，接下来就利用多线程和Queue pipeline地加载数据。...数据流如下图所示：首先，A、B、C三个文件通过RandomShuffle进程被随机加载到FilenameQueue里，然后Reader1和Reader2进程同FilenameQueue里取文件名读取文件，读取的内容再被放到...我们也可以通过tf.train.string_input_producer的num_epochs参数来设置FilenameQueue循环次数来控制训练，当达到num_epochs时，TensorFlow...会抛出OutOfRangeError异常，通过捕获该异常，停止训练。...while not coord.should_stop(): x = sess.run(xs) print(x) except tf.errors.OutOfRangeError

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tensorflow中协调器 tf.train.Coordinator

，由tf自动完成;调用sess.run 来启动数据出列和执行计算;使用 coord.should_stop()来查询是否应该终止所有线程，当文件队列（queue）中的所有文件都已经读取出列的时候，会抛出一个...OutofRangeError 的异常，这时候就应该停止Sesson中的所有线程了;使用coord.request_stop()来发出终止所有线程的命令，使用coord.join(threads)把线程加入主线程...: #如果读取到文件队列末尾会抛出此异常 print("done!...以上程序在 tf.train.slice_input_producer 函数中设置了 num_epochs 的数量，所以在文件队列末尾有结束标志，读到这个结束标志的时候抛出 OutofRangeError...如果不设置 num_epochs 的数量，则文件队列是无限循环的，没有结束标志，程序会一直执行下去。

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TensorFlow数据集（二）——数据

, image_size, None), label ) ) dataset = dataset.shuffle(shuffle_buffer).batch(batch_size) # 重复NUM_EPOCHS...NUM_EPOCHS = 10 dataset = dataset.repeat(NUM_EPOCHS) # 定义数据集迭代器。...sess.run(iterator.initializer) # 循环进行训练，知道数据集完成输入，抛出OutOfRangeError错误 while True: try...: sess.run(train_step) except tf.errors.OutOfRangeError: break #...test_results.extend(pred) test_labels.extend(label) except tf.errors.OutOfRangeError

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tf.train

num_epochs: 一个整数(可选)，如果指定，string_input_producer在生成OutOfRange错误之前，从string_tensor、num_epochs次生成每个字符串。...在分布式设置中使用此功能意味着每个名称只能被访问此操作的会话之一看到。name: 操作的名称(可选)。cancel_op: 取消队列的op(可选)。返回值：带有输出字符串的队列。...返回的操作是一个dequeue操作，如果输入队列已耗尽，则OutOfRangeError。...在N个epoch的文件名最后是一个结束标志，当tf读到这个结束标志的时候，会抛出一个 OutofRange 的异常，外部捕获到这个异常之后就可以结束程序了。...默认为(tf.errors.OutOfRangeError)。另一种常见的情况包括(tf.errors)。

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基于tensorflow的图像处理(四) 数据集处理

当遍历结束时，程序会抛出OutOfRangeError。...image_size, image_size, None), label))dataset = dataset.shuffle(shuffle_buffer).batch(batch_size)# 重复NUM_EPOCHS...NUM_EPOCHS = 10dataset = dataset.repeat(NUM_EPOCHS)# 定义数据集迭代器。...sess.run(iterator.initializer) # 循环进行训练，直到数据集完成输入，抛出OutOfRangeError错误。...while True: try: sess.run(train_step) expect tf.errors.OutOfRangeError: break

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【技术分享】TFRecord 实践

request_stop(): 请求该线程停止outofRangeError。 join(): 等待被指定的线程终止。...string_input_producer 提供的可配置参数来设置文件名乱序和最大的训练迭代数， QueueRunner会为每次迭代(epoch)将所有的文件名加入文件名队列中，如果shuffle=True...filename_queue = tf.train.string_input_producer( filenames, num_epochs=num_epochs, shuffle=True)...not coord.should_stop(): _,accuracy,loss= sess.run(fetches) except tf.errors.OutOfRangeError...常见错误 OutofRange(): 未对队列读取抛出的异常进行处理 OP_REQUIRES failed数据处理过程中出现错误，包括维度不匹配 Dim error，文件读取问题文件损坏，存在空行等

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如何修复TensorFlow中的OutOfRangeError：迭代器数据耗尽

如何修复TensorFlow中的OutOfRangeError：迭代器数据耗尽摘要大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。...什么是OutOfRangeError？ OutOfRangeError是在使用TensorFlow的数据迭代器时，当所有数据被消耗完毕后，系统抛出的错误。...产生OutOfRangeError的场景单次迭代未处理结束：在训练或评估过程中，只执行了一次迭代而未处理结束条件。数据集重复次数不够：未设置足够的重复次数，导致迭代器提前结束。...QA环节问：为什么会出现OutOfRangeError？答：当数据迭代器消耗完所有数据，而没有正确处理结束条件时，会抛出OutOfRangeError。...小结通过本文的介绍，我们详细探讨了TensorFlow中OutOfRangeError的产生原因及解决方案。希望这些方法能帮助你在模型训练过程中更好地处理数据迭代问题，确保训练过程的顺利进行。

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十图详解TensorFlow数据读取机制（附代码）

程序运行后，内存队列首先读入A（此时A从文件名队列中出队）：再依次读入B和C：此时，如果再尝试读入，系统由于检测到了“结束”，就会自动抛出一个异常（OutOfRange）。...此外tf.train.string_input_producer还有两个重要的参数，一个是num_epochs，它就是我们上文中提到的epoch数。...A.jpg, B.jpg, C.jpg filename = ['A.jpg', 'B.jpg', 'C.jpg'] # string_input_producer会产生一个文件名队列...filename_queue = tf.train.string_input_producer(filename, shuffle=False, num_epochs=5) # reader..., shuffle=False, num_epochs=5)中的shuffle=True，那么在每个epoch内图像就会被打乱，如图所示：我们这里只是用三张图片举例，实际应用中一个数据集肯定不止3张图片

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tensorflow读取数据-tfrecord格式

coord.should_stop(): # Run training steps or whatever sess.run(train_op) except tf.errors.OutOfRangeError...如果设置了最大训练迭代数（epoch），在某些时候，样本出队的操作可能会抛出一个tf.OutOfRangeError的错误。...test_filename,10) # run_test = True filename_queue = tf.train.string_input_producer([train_filename],num_epochs...texample, tl = sess.run([test_image, test_label]) print('test:') print(texample,tl) except tf.errors.OutOfRangeError...writer.close() filename_queue = tf.train.string_input_producer(['test.tfrecord'], num_epochs=None)

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TensorFlow TFRecord数据集的生成与显示

TensorFlow提供了TFRecord的格式来统一存储数据，TFRecord格式是一种将图像数据和标签放在一起的二进制文件，能更好的利用内存，在tensorflow中快速的复制，移动，读取，存储等等...定义如下： def string_input_producer(string_tensor, num_epochs=None,...当shuffle=true（默认）时，文件在加入队列之前会被打乱顺序，所以出队的顺序也是随机的。随机打乱文件顺序以及加入输入队列的过程运行在一个单独的县城上，这样不会影响获取文件的速度。...加入的轮数可以通过num_epochs参数设置，默认为None。...但是在下面的例子中只有一个TFRecord文件，所以直接使用了string_input_producer函数。

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Tensorflow on HDFS 的实践

安装 Java 安装 Hadoop 2 Practice 做法很简单，就是以 Tensorflow 的官方镜像作为 base 镜像，装好 Java 和 Hadoop 就可以开始测试了，给个参考的 Dockerfile...test.py 逻辑很简单，就是读出参数1的指定文件的内容并且打印。...numpy as np import sys def main(): filename_queue = tf.train.string_input_producer([sys.argv[1]], num_epochs...value]) print( s_key, s_value) num_examples += 1 except tf.errors.OutOfRangeError...3 Summary 因为主要涉及到 Hadoop 的安装以及环境变量的配置，可以尽量将环境变量的设置写在 Dockerfile 里，这样比较清晰，而且如果几个相关的环境变量没有设置对的话，会容易出现各种问题了

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YJango：TensorFlow中层API Datasets+TFRecord的数据导入

i = 1 while True: try: scalar = sess.run(next_element['scalar']) except tf.errors.OutOfRangeError...try: scalar = sess.run(next_element['scalar']) except tf.errors.OutOfRangeError:...matrix'], next_element['tensor']]) except tf.errors.OutOfRangeError...Epoch 使用.repeat(num_epochs) 来指定要遍历几遍整个数据集 # num num_epochs = 2 epoch_dataset = new_dataset.repeat(num_epochs...i = 1 while True: try: scalar = sess.run(next_element['scalar']) except tf.errors.OutOfRangeError

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精准控制：Python 输入数值范围限制详解

class OutOfRangeError(Exception): passdef get_number_in_range(min_value, max_value): while True...except OutOfRangeError: print(f"输入无效，请输入一个 {min_value} 到 {max_value} 之间的数。")...number = get_number_in_range(1, 10)print(f"您输入的有效数字是：{number}")代码详解自定义异常类：OutOfRangeError：继承自 Exception...范围检查：使用 if not (min_value 抛出 OutOfRangeError 异常。...异常处理：捕获 ValueError 和 OutOfRangeError，分别处理非整数输入和超出范围的输入。

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【TensorFlow】理解 Estimators 和 Datasets

如果不使用这个方法，在第一次遍历到数据集的结尾的时候，会抛出一个 tf.errors.OutOfRangeError 异常，表示数据集已经遍历完毕。...(FLAGS.train_dataset) train_dataset = train_dataset.map(parser) # num_epochs 为整个数据集的迭代次数...Ｎotes 关于 num_epochs 如果你设置 num_epochs 为比如说 30，然而你在训练的时候看到类似如下的控制台输出： INFO:tensorflow:global_step/sec:...step 指的是一个 batch 的训练迭代，而 num_epochs 设为 30 意味着你要把整个训练集遍历 30 次（也是我们通常的做法）。...所以切记 num_epochs 表示的是整个训练集的迭代次数。

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TensorFlow官方教程翻译：导入数据

如果迭代器达到数据集的末尾，运行Iterator.get_next()操作会抛出tf.errors.OutOfRangeError的错误。...)while True: try: sess.run(result) except tf.errors.OutOfRangeError: break 如果数据集的每个元素是嵌套结构，那么...如果你想要在每代结束的时候接收信号，你可以编写训练循环来捕获数据集末尾的tf.errors.OutOfRangeError。这时你可以为该代收集一些统计信息（比如验证错误）。...MonitoredTraingSession抛出tf.errors.OutOfRangeError来通知训练的完成，因此配合它使用Dataset的API，我们推荐使用Dataset.make_one_shot_iterator...) dataset = dataset.shuffle(buffer_size=10000) dataset = dataset.batch(32) dataset = dataset.repeat(num_epochs

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tf.queue

如果队列已关闭，则队列为空，并且没有可以满足此请求的挂起的入队列操作tf.errors。将会产生OutOfRangeError。...如果队列已关闭，则该队列包含的元素少于n个，并且没有任何挂起的enqueue操作可以满足该请求tf.errors。将会产生OutOfRangeError。...OutOfRangeError就像dequeue_many一样被抛出。否则，该行为与dequeue_many相同。参数：n:一个标量张量，包含要退出队列的元素数。name:操作的名称(可选)。...如果队列已关闭，则队列为空，并且没有可以满足此请求的挂起的入队列操作tf.errors。将会产生OutOfRangeError。...OutOfRangeError就像dequeue_many一样被抛出。否则，该行为与dequeue_many相同。参数：n:一个标量张量，包含要退出队列的元素数。name:操作的名称(可选)。

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tensorflow学习笔记（四十二）：输入流水线

幸运的是,tensorflow已经提供了这个机制.也许你还会问,既然你可以在训练前个mini-batch的时候把要训练的下几个mini-batch导进来,那么内存是足够将两次的mini-batch都导入进来的...准备文件名创建一个Reader从文件中读取数据定义文件中数据的解码规则解析数据即：（文件名 -> reader -> decoder）从文件里读数据,读完了,就换另一个文件.文件名放在string_input_producer...some_processing(example) return processed_example, label def input_pipeline(filenames, batch_size, num_epochs...=None): filename_queue = tf.train.string_input_producer( filenames, num_epochs=num_epochs, shuffle..., # 一个例子就是,如果制作tfrecords的图片大小是变化的,这时候改变的只是bytestring的大小,但是value的长度 # 还是1,这时候用FixedLenFeature解码是可以正确还原数据的

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TFRecord简介，原理分析，代码实现？

在内存中开辟读写队列，来读取数据[如下图，来自慕课学习] 上述方式：若先在内存对数据进行缓存，相当于很大的buffer,对于硬盘上的数据，采用读取数据的线程，将硬盘的数据不断的向内存中开辟的buffer...] = tf.train.slice_input_producer([image_files,image_labels],num_epochs=epochs,shuffle=True) # 使用tf.Session...(image_files,num_epochs=epochs,shuffle=True) # 使用reader读取队列文件中数据 reader = tf.WholeFileReader() # 返回文件名和对应数据...而string_input_producer不可以，需要创建一个文件读写器来进行读取。利用读取器返回文件的名和里面的内容，之后通过sess.run()来进行文件内容的读取。具体操作后续补存。...tfrecord" # 使用文件队列来填充数据 filename_queue = tf.train.string_input_producer([train_tf_path],shuffle=True,num_epochs

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