Tensorflow对象检测API无法加载.records文件

时间：2017-08-29 18:57:20

标签： tensorflow

我正在尝试通过跟随tensorflow对象检测API的running locally选项来训练对象检测模型。 遵循文档后：

  1. 我可以下载数据，并将pascal_train.record，pascal_eval.record和pascal_label_map.pbtxt放在./object_detection/data/目录中。
  2. 我编辑了＆＃34; faster_rcnn_resnet101.config＆＃34;并放置为：./ model /model / faster_rcnn_resnet101.config。
  3. 我在.config文件中进行了以下更改：fine_tune_checkpoint：model_path / model.ckpt，input_path = ./object_detection/data/pascal_train.record,label_map_path:./object_detection/data/pascal_label_map.pbtxt，类似于eval_input_reader。
  4. 现在，如果我使用以下命令训练模型：python3 object_detection / train.py --pipeline_config_path =。/ object_detection / data / faster_rcnn_resnet101.config --train_dir =。/ model / train_logs，则会抛出此错误：

    5. INFO：tensorflow：开始会话。

    INFO：tensorflow：将检查点保存到路径./model/train_logs/model.ckpt 信息：tensorflow：启动队列。

    INFO：tensorflow：向协调员报告错误：，〜/ Documents / Projects / models / object_detection / data / pascal_train.record

    [[Node：parallel_read / ReaderReadV2_2 = ReaderReadV2 [_device =＆＃34; / job：localhost / replica：0 / task：0 / cpu：0＆＃34;]（parallel_read / TFRecordReaderV2_2，parallel_read / filenames）]]

    INFO：tensorflow：global_step / sec：0 2017-08-29 11：41：59.852783：W tensorflow / core / framework / op_kernel.cc：1192]超出范围：FIFOQueue＆＃39; _5_prefetch_queue＆＃39;关闭且元素不足（请求1，当前大小0）          [[Node：prefetch_queue_Dequeue = QueueDequeueV2component_types = [DT_INT32，DT_FLOAT，DT_INT32，DT_BOOL，DT_INT32，DT_BOOL，DT_INT32，DT_INT32，DT_STRING，DT_FLOAT，DT_FLOAT，DT_INT3 2，DT_INT64，DT_STRING，DT_INT32，DT_INT32，DT_INT32，DT_INT64，DT_INT32，DT_INT64，DT_STRING，DT_INT32]，timeout_ms = -1，_device =＆＃34; / job：localhost / replica：0 / task：0 / cpu：0＆ ＃34;]] 2017-08-29 11：41：59.852819：W tensorflow / core / framework / op_kernel.cc：1192]超出范围：FIFOQueue＆＃39; _5_prefetch_queue＆＃39;关闭且元素不足（请求1，当前大小0）          [[Node：prefetch_queue_Dequeue = QueueDequeueV2component_types = [DT_INT32，DT_FLOAT，DT_INT32，DT_BOOL，DT_INT32，DT_BOOL，DT_INT32，DT_INT32，DT_STRING，DT_FLOAT，DT_FLOAT，DT_INT3 2，DT_INT64，DT_STRING，DT_INT32，DT_INT32，DT_INT32，DT_INT64，DT_INT32，DT_INT64，DT_STRING，DT_INT32]，timeout_ms = -1，_device =＆＃34; / job：localhost / replica：0 / task：0 / cpu：0＆ ＃34;]] 2017-08-29 11：41：59.852797：W tensorflow / core / framework / op_kernel.cc：1192]超出范围：FIFOQueue＆＃39; _5_prefetch_queue＆＃39;关闭且元素不足（请求1，当前大小0） 。 。 。

    [[Node：prefetch_queue_Dequeue = QueueDequeueV2component_types = [DT_INT32，DT_FLOAT，DT_INT32，DT_BOOL，DT_INT32，DT_BOOL，DT_INT32，DT_INT32，DT_STRING，DT_FLOAT，DT_FLOAT，DT_INT32，DT_INT64，DT_STRING，DT_INT32，DT_INT32，DT_INT32，DT_INT64，DT_INT32， DT_INT64，DT_STRING，DT_INT32]，timeout_ms = -1，_device =＆＃34; / job：localhost / replica：0 / task：0 / cpu：0＆＃34;]] 2017-08-29 11：42：00.353191：W tensorflow / core / framework / op_kernel.cc：1192]超出范围：FIFOQueue＆＃39; _5_prefetch_queue＆＃39;关闭且元素不足（请求1，当前大小0）          [[Node：prefetch_queue_Dequeue = QueueDequeueV2component_types = [DT_INT32，DT_FLOAT，DT_INT32，DT_BOOL，DT_INT32，DT_BOOL，DT_INT32，DT_INT32，DT_STRING，DT_FLOAT，DT_FLOAT，DT_INT32，DT_INT64，DT_STRING，DT_INT32，DT_INT32，DT_INT32，DT_INT64，DT_INT32，DT_INT64，DT_STRING ，DT_INT32]，timeout_ms = -1，_device =＆＃34; / job：localhost / replica：0 / task：0 / cpu：0＆＃34;]] 2017-08-29 11：42：00.353105：W tensorflow / core / framework / op_kernel.cc：1192]超出范围：FIFOQueue＆＃39; _5_prefetch_queue＆＃39;关闭且元素不足（请求1，当前大小0）          [[Node：prefetch_queue_Dequeue = QueueDequeueV2component_types = [DT_INT32，DT_FLOAT，DT_INT32，DT_BOOL，DT_INT32，DT_BOOL，DT_INT32，DT_INT32，DT_STRING，DT_FLOAT，DT_FLOAT，DT_INT32，DT_INT64，DT_STRING，DT_INT32，DT_INT32，DT_INT32，DT_INT64，DT_INT32，DT_INT64，DT_STRING ，DT_INT32]，timeout_ms = -1，_device =＆＃34; / job：localhost / replica：0 / task：0 / cpu：0＆＃34;]]

    INFO：tensorflow：捕获OutOfRangeError。停止训练。

    信息：tensorflow：完成培训！将模型保存到磁盘。

    追踪（最近一次通话）：   文件＆＃34; object_detection / train.py＆＃34;，第199行，in     tf.app.run（）

    文件＆＃34; /home/skulhare/.local/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/platform/app.py" ;,第48行，在运行中

    _sys.exit(main(_sys.argv[:1] + flags_passthrough))

    文件＆＃34; object_detection / train.py＆＃34;，第195行，主要

    worker_job_name, is_chief, FLAGS.train_dir)

    文件＆＃34; / home / skulhare / Documents / Projects / models / object_detection

    /trainer.py" ;,第296行，在火车上

    saver=saver)

    文件＆＃34; /home/skulhare/.local/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/contrib/slim/python/slim/learning.py" ;,第767行，列车

    sv.stop(threads, close_summary_writer=True)

    文件＆＃34; /home/skulhare/.local/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/training/supervisor.py" ;,第792行，停止     stop_grace_period_secs = self._stop_grace_secs）

    文件＆＃34; /home/skulhare/.local/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/training/coordinator.py"，第389行，在加入     six.reraise（* self._exc_info_to_raise）

    文件＆＃34; /home/skulhare/.local/lib/python3.5/site-packages/six.py" ;,第686行，重新加入     提高价值   文件＆＃34; /home/skulhare/.local/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/training/queue_runner_impl.py" ;,第238行，在_run 

    enqueue_callable()

    文件＆＃34; /home/skulhare/.local/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/client/session.py"，第1235行，在_single_operation_run     target_list_as_strings，status，None）

    文件＆＃34; /usr/lib/python3.5/contextlib.py"，第66行，退出     下一个（self.gen）   文件＆＃34; /home/skulhare/.local/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/framework/errors_impl.py"，第466行，在raise_exception_on_not_ok_status中     pywrap_tensorflow.TF_GetCode（状态））

    tensorflow.python.framework.errors_impl.NotFoundError：〜/ Documents / Projects / models / object_detection / data / pascal_train.record          [[Node：parallel_read / ReaderReadV2_2 = ReaderReadV2 [_device =＆＃34; / job：localhost / replica：0 / task：0 / cpu：0＆＃34;]（parallel_read / TFRecordReaderV2_2，parallel_read / filenames）]]

    我一直在Ubuntu 16.04上使用tensorflow 1.3.0和GTX 1080 ti。 Here是faster_rcnn_resnet101.config文件的内容。

    提前致谢。

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