python – Tensorflow的Session.run()/ Tensor.eval()运行了很长时间

内容导读

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内容图文

我正在尝试通过遵循Convolutional Neural Networks教程来学习tenforflow,但是当我试图弄清楚cifar10_input.py如何从cifar-10-batches-bin加载数据时,我遇到了Tensor.eval()执行很长时间的问题时间或永远没有结果.
代码是这样的：

import tensorflow as tf
from tensorflow.models.image.cifar10 import cifar10_input

filenames = ['/Users/me/Downloads/cifar-10-batches-bin/data_batch_1.bin']
filename_queue = tf.train.string_input_producer(filenames)
read_input = cifar10_input.read_cifar10(filename_queue)
reshaped_image = tf.cast(read_input.uint8image, tf.float32)

with tf.Session() as sess:
    print reshaped_image.eval()

代码基本上来自cifar10_input.py,文件data_batch_1.bin是
从cifar-10-binary.tar.gz中提取.

通常,我可以使用其eval()方法观察张量.但在这种情况下,它持续运行的时间比以往任何时候都长(我等了将近一个小时,它仍在运行).我的代码中有什么问题吗？

解决方法:

1)作为基本的健全性检查：ls -al /Users/me/Downloads/cifar-10-batches-bin/data_batch_1.bin

2)不要忘记：

init = tf.initialize_all_variables()
sess.run(init)

3)tf.train.start_queue_runners()(创建会话后)

它可能是#3. string_input_producer将队列运行器添加到需要启动的QUEUE_RUNNERS集合中.

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python – Tensorflow的Session.run()/ Tensor.eval()运行了很长时间全部内容，希望文章能够帮你解决python – Tensorflow的Session.run()/ Tensor.eval()运行了很长时间所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

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