python - 在 Tensorflow 中使用 BigQueryReader 读取数据

Question

我尝试使用 Tensorflow 中的 BigQueryReader，但我没有成功读取数据。这是我的代码:

import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib.cloud.python.ops.bigquery_reader_ops import BigQueryReader
import time

features = dict(
    weight_pounds=tf.FixedLenFeature([1], tf.float32),
    mother_age=tf.FixedLenFeature([1], tf.float32),
    father_age=tf.FixedLenFeature([1], tf.float32),
    gestation_weeks=tf.FixedLenFeature([1], tf.float32))

millis = int(round(time.time() * 1000))

reader = BigQueryReader(project_id="bigquery-public-data",
    dataset_id="samples",
    table_id="natality",
    timestamp_millis=millis,
    num_partitions=10,
    features=features)

queue = tf.train.string_input_producer(reader.partitions())
row_id, examples_serialized = reader.read(queue)
examples = tf.parse_example(examples_serialized, features=features)

执行此代码示例时，我得到:

File "/home/juta/.local/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/framework/common_shapes.py", line 659, in _call_cpp_shape_fn_impl
    raise ValueError(err.message)
ValueError: Shape must be rank 1 but is rank 0 for 'ParseExample_3/ParseExample' (op: 'ParseExample') with input shapes: [], [0], [], [], [], [], [0], [0], [0], [0].

解析可能失败，因为 reader.read(queue) 似乎返回空对象:

ReaderRead(key=<tf.Tensor 'ReaderRead:0' shape=() dtype=string>, value=<tf.Tensor 'ReaderRead:1' shape=() dtype=string>)

为什么读取器没有返回任何数据？

Answer 1

读取器不会返回空对象:它返回标量(即秩为 0 的张量，或“空”形状)。查看 TensorFlow programmers guide on tensor shapes了解更多详情。

形状错误“Shape must be rank 1 but is rank 0”表示 tf.parse_example() op 需要一个向量(1 阶张量)作为输入，而不是一个标量。至少有两种可能的解决方案:

1. 使用tf.parse_single_example() op，它需要一个标量输入。
2. 将 reader.read() 返回的值 reshape 为向量，例如使用 tf.expand_dims(examples_serialized, 0) .