使用softmax模型训练Iris CSV数据时出现TensorFlow错误

时间：2017-10-27 09:56:24

标签： python tensorflow softmax

我开始学习Tensorflow，我想用softmax模型训练Iris CSV数据，我的代码是从softmax.py复制的

这是我的代码

import os
import tensorflow as tf

W = tf.Variable(tf.zeros([4,3]), name="weights")
b = tf.Variable(tf.zeros([3]), name="bias")

def readCSV(batch_size, file_name, record_defaults):
    filename_queue = tf.train.string_input_producer([file_name])

    reader = tf.TextLineReader(skip_header_lines=1)
    key, value = reader.read(filename_queue)

    # decode_csv will convert a Tensor from type string (the text line) in
    # a tuple of tensor columns with the specified defaults, which also
    # sets the data type for each column
    decoded = tf.decode_csv(value, record_defaults=record_defaults)

    # batch actually reads the file and loads "batch_size" rows in a single tensor
    return tf.train.shuffle_batch(decoded,
                                  batch_size=batch_size,
                                  capacity=batch_size * 50,
                                  min_after_dequeue=batch_size)

def inputs():
    filename = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "../assets/dataset/iris.data")
    sepalLen, sepalWidth, petalLen, petalWidth, label = readCSV(100, filename, [[0.],[0.],[0.],[0.],[""]])


    labelNumber = tf.to_int32(
        tf.argmax(
            tf.to_int32(
                tf.stack(
                    [
                        tf.equal(label, ['Iris-setosa']),
                        tf.equal(label, ['Iris-versicolor']),
                        tf.equal(label, ['Iris-virginica'])
                    ]
                )
            ),
            0
        )
    )
    features = tf.transpose(tf.stack([sepalLen, sepalWidth, petalLen, petalWidth]))

    return features, labelNumber

def combine_inputs(X):
    return tf.matmul(X, W) + b

def inference(X):
    return tf.nn.softmax(combine_inputs(X))

def loss(X,Y):
    return tf.reduce_mean(tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=combine_inputs(X), labels=Y))

def train(total_loss):
    return tf.train.GradientDescentOptimizer(0.0001).minimize(total_loss)

with tf.Session() as sess:
    tf.global_variables_initializer().run()

    X, Y = inputs()

    total_loss = loss(X, Y)
    train_op = train(total_loss)

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

    for i in range(1000):
        sess.run([train_op])
        if i % 10 == 0:
            print("loss=", sess.run([total_loss]))

    coord.request_stop()
    coord.join(threads)
    sess.close()

虹膜数据已从iris data

下载

我在python 3.6.2

上使用tensorflow 1.3.0，windows 8.1 64bit

当我运行我的脚本时，我得到以下错误：

  

2017-10-27 17:51:01.458997：W   C：\ tf_jenkins \ home \ workspace \ rel-win \ M \ windows \ PY \ 36 \ tensorflow \ core \ platform \ cpu_feature_guard.cc：45] TensorFlow库未编译为在结构中使用AVX，但是   这些都可以在您的机器上使用，并可以加速CPU   计算。 2017-10-27 17：51：01.459123：W   C：\ tf_jenkins \ home \ workspace \ rel-win \ M \ windows \ PY \ 36 \ tensorflow \ core \ platform \ cpu_feature_guard.cc：45] TensorFlow库未编译为使用AVX2 itructions，但   这些都可以在您的机器上使用，并可以加速CPU   计算。 loss = [array（[[-3.07333539e-05,1.91666477e-05，
  1.15666444e-05]，          [1.02666581e-05，-1.33334174e-06，-8.93334254e-06]，          [-7.61333431e-05,2.91666493e-05,4.69696520e-05]，          [-3.16333317e-05,8.46666080e-06,2.31666618e-05]]，dtype = float32）] Traceback（最近一次调用最后一次）：文件   ＆＃34; C：\用户\管理员\应用程序数据\本地\程序\的Python \ Python36 \ lib中\站点包\ tensorflow \蟒\客户\ session.py＆＃34 ;,   第1327行，在_do_call中       return fn（* args）File＆＃34; C：\ Users \ admin \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ client \ session.py＆＃34;，   第1306行，在_run_fn中       status，run_metadata）文件＆＃34; C：\ Users \ admin \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ contextlib.py＆＃34;，   第88行，在退出       next（self.gen）文件＆＃34; C：\ Users \ admin \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ framework \ errors_impl.py＆＃34;，   第466行，在raise_exception_on_not_ok_status中       pywrap_tensorflow.TF_GetCode（status））tensorflow.python.framework.errors_impl.OutOfRangeError：   RandomShuffleQueue＆＃39; _1_shuffle_batch / random_shuffle_queue＆＃39;关闭了   并且元素不足（要求100，当前大小49）            [[Node：shuffle_batch = QueueDequeueManyV2 [component_types = [DT_FLOAT，DT_FLOAT，DT_FLOAT，   DT_FLOAT，DT_STRING]，timeout_ms = -1，   _device =＆＃34; / job：localhost / replica：0 / task：0 / cpu：0＆＃34;]（shuffle_batch / random_shuffle_queue，shuffle_batch / n）]]

     

在处理上述异常期间，发生了另一个异常：

     

Traceback（最近一次调用最后一次）：文件   ＆＃34; d：/ workspace / tensorflow-study / chapter02：model / softmax.py＆＃34;，第124行，   在       sess.run（[train_op]）文件＆＃34; C：\ Users \ admin \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ client \ session.py＆＃34;，   第895行，在运行中       run_metadata_ptr）文件＆＃34; C：\ Users \ admin \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ client \ session.py＆＃34;，   第1124行，在_run       feed_dict_tensor，options，run_metadata）文件＆＃34; C：\ Users \ admin \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ client \ session.py＆＃34;，   第1321行，在_do_run中       options，run_metadata）文件＆＃34; C：\ Users \ admin \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ client \ session.py＆＃34;，   第1340行，在_do_call中       raise type（e）（node_def，op，message）tensorflow.python.framework.errors_impl.OutOfRangeError：   RandomShuffleQueue＆＃39; _1_shuffle_batch / random_shuffle_queue＆＃39;关闭了   并且元素不足（要求100，当前大小49）            [[Node：shuffle_batch = QueueDequeueManyV2 [component_types = [DT_FLOAT，DT_FLOAT，DT_FLOAT，   DT_FLOAT，DT_STRING]，timeout_ms = -1，   _device =＆＃34; / job：localhost / replica：0 / task：0 / cpu：0＆＃34;]（shuffle_batch / random_shuffle_queue，shuffle_batch / n）]]

     

由op＆＃39; shuffle_batch＆＃39;引起，定义于：File   ＆＃34; d：/ workspace / tensorflow-study / chapter02：model / softmax.py＆＃34;，第115行，   在       X，Y =输入（）文件＆＃34; d：/ workspace / tensorflow-study / chapter02：model / softmax.py＆＃34;，第53行，   投入       sepalLen，sepalWidth，petalLen，petalWidth，label = readCSV（100，filename，[[0。]，[0。]，[0。]，[0。]，[＆＃34;＆＃34;]]）文件   ＆＃34; d：/ workspace / tensorflow-study / chapter02：model / softmax.py＆＃34;，第35行，   在readCSV中       min_after_dequeue = batch_size）文件＆＃34; C：\ Users \ admin \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ training \ input.py＆＃34;，   第1220行，在shuffle_batch中       name = name）文件＆＃34; C：\ Users \ admin \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ training \ _ input.py＆＃34;，   第791行，​​在_shuffle_batch中       dequeued = queue.dequeue_many（batch_size，name = name）文件＆＃34; C：\ Users \ admin \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ ops \ data_flow_ops.py＆＃ 34 ;,   第457行，dequeue_many       self._queue_ref，n = n，component_types = self._dtypes，name = name）文件   ＆＃34; C：\用户\管理员\应用程序数据\本地\程序\的Python \ Python36 \ lib中\站点包\ tensorflow \蟒\ OPS \ gen_data_flow_ops.py＆＃34 ;,   第1342行，在_queue_dequeue_many_v2中       timeout_ms = timeout_ms，name = name）文件＆＃34; C：\ Users \ admin \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ framework \ op_def_library.py＆＃34;，   第767行，在apply_op中       op_def = op_def）文件＆＃34; C：\ Users \ admin \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ framework \ ops.py＆＃34;，   第2630行，在create_op中       original_op = self._default_original_op，op_def = op_def）File＆＃34; C：\ Users \ admin \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ framework \ ops.py＆＃34; ，   第1204行，在 init 中       self._traceback = self._graph._extract_stack（）#pylint：disable = protected-access

     

OutOfRangeError（参见上面的回溯）：RandomShuffleQueue   ＆＃39; _1_shuffle_batch / random_shuffle_queue＆＃39;已关闭且不足   元素（要求100，当前大小49）            [[Node：shuffle_batch = QueueDequeueManyV2 [component_types = [DT_FLOAT，DT_FLOAT，DT_FLOAT，   DT_FLOAT，DT_STRING]，timeout_ms = -1，   _device =＆＃34; / job：localhost / replica：0 / task：0 / cpu：0＆＃34;]（shuffle_batch / random_shuffle_queue，shuffle_batch / n）]]

我只有一个＆＃34;损失=＆＃34;输出，我该如何解决这个问题。

非常感谢。

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