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我正在测试tensorflow队列系统,并且我有一个简单的tensorflow程序,它使用队列来处理输入。示例程序代码为
import tensorflow as tf
import numpy as np
def model(example_batch):
dense1 = tf.layers.dense(inputs=example_batch, units=64, activation=tf.nn.relu)
dense2 = tf.layers.dense(inputs=dense1, units=2)
return dense2
x_input_data = tf.random_normal([1024, 16], mean=0, stddev=1)
q = tf.FIFOQueue(capacity=1, dtypes=tf.float32, shapes=[1024, 16])
enqueue_op = q.enqueue(x_input_data)
numberOfThreads = 1
qr = tf.train.QueueRunner(q, [enqueue_op] * numberOfThreads)
tf.train.add_queue_runner(qr)
input = q.dequeue()
sess = tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
# Start input enqueue threads.
coord = tf.train.Coordinator()
threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord)
example_batch = tf.train.batch([input], batch_size=1, num_threads=numberOfThreads, capacity=1, enqueue_many=False)
for step in range(100):
print ("step")
#sess.run(input)
p = sess.run(model(example_batch))
coord.request_stop()
coord.join(threads)
sess.close()
问题是它在第一个p = sess.run(model2layers(example_batch))
处卡住,无限期地停在那里。
示例程序有什么问题?
最佳答案
问题在于这些行的顺序:
threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord)
example_batch = tf.train.batch([input], batch_size=1, num_threads=numberOfThreads, capacity=1, enqueue_many=False)
第一行调用 tf.train.start_queue_runners()
启动后台线程来填充队列。第二行调用 tf.train.batch()
,这会添加一个新队列,这需要启动一个额外的后台线程来填充该队列,但该线程未启动,因此程序挂起。
解决方案非常简单:将两行反转,这样 tf.train.start_queue_runners()
在 tf.train.batch()
之后调用.
example_batch = tf.train.batch([input], batch_size=1, num_threads=numberOfThreads, capacity=1, enqueue_many=False)
threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord)
关于python - Tensorflow 在使用队列的 sess.run 调用上卡住,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/42856421/
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我是 tensorflow 的新手。我有一些我想理解的代码。有没有办法在 sess.run 中获取“feed_dict”的所有可能输入的列表? feed_dict 的结构是始终相同还是取决于 sess
我是一名优秀的程序员,十分优秀!