Question

我的案例类似于this question。

在训练深度学习模型和阅读循环内的图像时面对它。

scipy.misc.imread(rawImagePath).astype(numpy.float32)

上面的代码在绝大多数情况下完美运行，但有时我会收到错误：

batch 90, loading batch data...
x path: /path_to_dataset/train/9.png
2017-10-31 20:23:34.531221: W tensorflow/core/kernels/queue_base.cc:294] _0_input_producer: Skipping cancelled enqueue attempt with queue not closed
Traceback (most recent call last):
  File "train.py", line 452, in <module>
    batch_X = load_data(batch_X_paths)
  File "/path_to_my_script/utilities.py", line 85, in load_data
    x = misc.imread(batch_X_paths[i]).astype(np.float32)
TypeError: float() argument must be a string or a number

区别在于：我有一组固定的文件，我不会在目录中写新文件。

我做了一点研究，发现错误不是来自

numpy.astype()

但来自

PIL.Image.open()

scipy.misc 使用 PIL 。

此外，我设法在 Jupyter Notebook 中重现了这个错误。我在里面用 reading / astype 代码做了一个循环。几秒钟后（我的测试.png大小约为10MB）我中断了单元的执行，瞧！

error reproduced in Jupyter Notebook

在 scipy.misc 内部，有一个代码如下：

def imread(name, flatten=False, mode=None):
    im = Image.open(name)
    return fromimage(im, flatten=flatten, mode=mode)

图片这是 PIL 对象。并且 Image.open（） 在中断单元格时为我们提供了0维列表。

我已经尝试了Evert的建议并使用 尝试/除 进行了循环，但有时甚至在5次尝试后仍然失败。

此外，我尝试了 OpenCV imread（） 方法，而不是 scipy.misc ，有时它也会失败。错误文字：

libpng error: incorrect data check

所以......我的想法用完了。

在循环中使用scipy.misc.imread时出错

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