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在進(jìn)行大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)候，可能需要批量讀取數(shù)據(jù)。于是參考了這篇文章的代碼，結(jié)果發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)一直批量循環(huán)輸出，不會(huì)在數(shù)據(jù)的末尾自動(dòng)停止。

然后發(fā)現(xiàn)這篇博文說(shuō)slice_input_producer()這個(gè)函數(shù)有一個(gè)形參num_epochs，通過(guò)設(shè)置它的值就可以控制全部數(shù)據(jù)循環(huán)輸出幾次。

于是我設(shè)置之后出現(xiàn)以下的報(bào)錯(cuò)：

				?

									tensorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError: Attempting to use uninitialized value input_producer/input_producer/limit_epochs/epochs

									     [[Node: input_producer/input_producer/limit_epochs/CountUpTo = CountUpTo[T=DT_INT64, _class=["loc:@input_producer/input_producer/limit_epochs/epochs"], limit=2, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](input_producer/input_producer/limit_epochs/epochs)]]

找了好久，都不知道為什么會(huì)錯(cuò)，于是只好去看看slice_input_producer()函數(shù)的源碼，結(jié)果在源碼中發(fā)現(xiàn)作者說(shuō)這個(gè)num_epochs如果不是空的話，就是一個(gè)局部變量，需要先調(diào)用global_variables_initializer()函數(shù)初始化。

于是我調(diào)用了之后，一切就正常了，特此記錄下來(lái)，希望其他人遇到的時(shí)候能夠及時(shí)找到原因。

哈哈，這是筆者第一次通過(guò)閱讀源碼解決了問(wèn)題，心情還是有點(diǎn)小激動(dòng)。啊啊，扯遠(yuǎn)了，上最終成功的代碼：

				?

									import pandas as pd

									import numpy as np

									import tensorflow as tf

									def generate_data():

									  num = 25

									  label = np.asarray(range(0, num))

									  images = np.random.random([num, 5])

									  print('label size :{}, image size {}'.format(label.shape, images.shape))

									  return images,label

									def get_batch_data():

									  label, images = generate_data()

									  input_queue = tf.train.slice_input_producer([images, label], shuffle=False,num_epochs=2)

									  image_batch, label_batch = tf.train.batch(input_queue, batch_size=5, num_threads=1, capacity=64,allow_smaller_final_batch=False)

									  return image_batch,label_batch

									images,label = get_batch_data()

									sess = tf.Session()

									sess.run(tf.global_variables_initializer())

									sess.run(tf.local_variables_initializer())#就是這一行

									coord = tf.train.Coordinator()

									threads = tf.train.start_queue_runners(sess,coord)

									try:

									  while not coord.should_stop():

									    i,l = sess.run([images,label])

									    print(i)

									    print(l)

									except tf.errors.OutOfRangeError:

									  print('Done training')

									finally:

									  coord.request_stop()

									coord.join(threads)

									sess.close()