Question

我已经按照教程进行操作，显示的csv example似乎无法正常工作。它永远陷入困境......

以下是代码：

let queue = NSOperationQueue()

        let op1 = NSBlockOperation { () -> Void in

            let img1 = self.applyFilterTo(self.image!, filter: self.filtersImages[indexPath.row])

            NSOperationQueue.mainQueue().addOperationWithBlock({ () -> Void in
                cell.imageView.image = img1
            })
        }


queue.addOperation(op1);
cell.imageView.layer.cornerRadius = 5
        cell.imageView.layer.masksToBounds = true
        cell.filterLabel.text = self.filtersLabels[indexPath.row]

我正在使用Tensorflow 0.7.1和Python3。

我做错了什么？

我的文件只有这一行：

import tensorflow as tf

filename_queue = tf.train.string_input_producer(["file0.csv", "file1.csv"])

reader = tf.TextLineReader()
key, value = reader.read(filename_queue)

# Default values, in case of empty columns. Also specifies the type of the
# decoded result.
record_defaults = [[1], [1], [1], [1], [1]]
col1, col2, col3, col4, col5 = tf.decode_csv(
    value, record_defaults=record_defaults)
features = tf.pack([col1, col2, col3, col4])

with tf.Session() as sess:
  # Start populating the filename queue.
  coord = tf.train.Coordinator()
  threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)

  for i in range(1200):
    # Retrieve a single instance:
    example, label = sess.run([features, col5])

  coord.request_stop()
  coord.join(threads)

Answer 1

感谢您坚持尝试调试此功能。事实证明，您遇到了a recent commit中修复的错误，但修复程序尚未进入版本。有两种可能的修复方法（acquiring more processors除外）：

升级到nightly binary release或install from source，以获得修复。

在Python程序中，将以下内容添加到session creation：

config = tf.ConfigProto(inter_op_parallelism_threads=2)
with tf.Session(config=config) as sess:
  # ...

问题的原因是TensorFlow使用有界线程池来调度操作，并且（直到修复）读取器操作可以阻塞，如果在读者完成之前必须运行另一个操作系统，则会导致死锁（例如因为生产者 - 消费者关系）。该修复程序通过异步运行读取器来解决此问题。

Answer 2

在TensorFlow 0.10中可以省去一些人的悲伤，Bruno Oliveira的修正和Python 3.0中都需要格式化，即使使用正确的2.x打印语法，也不会在Python 2.x中使用。

import tensorflow as tf

filename_queue = tf.train.string_input_producer(["./iris.data"])

reader = tf.TextLineReader()
key, value = reader.read(filename_queue)

# Default values, in case of empty columns. Also specifies the type of the
# decoded result.
record_defaults = [tf.constant([], dtype=tf.float32),   # Column 0
               tf.constant([], dtype=tf.float32),   # Column 1
               tf.constant([], dtype=tf.float32),   # Column 2
               tf.constant([], dtype=tf.float32),
              tf.constant([], dtype=tf.string)] 
col1, col2, col3, col4, col5 = tf.decode_csv(
    value, record_defaults=record_defaults)
features = tf.pack([col1, col2, col3, col4])

config = tf.ConfigProto(inter_op_parallelism_threads=2)
with tf.Session(config=config) as sess:
# Start populating the filename queue.
    coord = tf.train.Coordinator()
    threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)

    for i in range(1200):
    # Retrieve a single instance:
        example, label = sess.run([features, col5])
        print(example, label)

   coord.request_stop()
   coord.join(threads)

TensorFlow：读取CSV文件永远挂起

2 个答案: