python value out of range_OutOfRange错误:FIFOQueue已关闭,元素不足

在使用TensorFlow进行训练时,遇到了OutOfRangeError,具体表现为FIFOQueue已关闭,请求元素数量与当前队列大小不符。问题出现在`tf.train.shuffle_batch`或`tf.train.batch`操作中。检查了代码段,包括PipelineRecord的定义、FixedLengthRecordReader的使用以及批处理的生成。寻求解决方案。

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找到了很多与此错误相关的帖子,但没有找到解决方案。在

当我开始训练时,我遇到了以下错误:OutOfRangeError (see above for traceback): FIFOQueue '_1_batch/fifo_queue' is closed and has insufficient elements (requested 1, current size 0)

[[Node: batch = QueueDequeueManyV2[component_types=[DT_DOUBLE, DT_DOUBLE], timeout_ms=-1, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](batch/fifo_queue, batch/n)]]

重要的代码部分如下:with tf.Session() as sess:

sess.run(tf.global_variables_initializer())

sess.run(tf.local_variables_initializer())

writer = tf.summary.FileWriter("./logs_path/run5", graph=tf.get_default_graph())

coord = tf.train.Coordinator()

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

for e in range(10):

_, summary = sess.run([train_step, summary_op])

writer.add_summary(summary, e)

我的管道功能如下:

(一)

^{pr2}$

(二)def _read_pipeline_files(queue):

class PipelineRecord(object):

pass

result = PipelineRecord()

reader = tf.FixedLengthRecordReader(record_bytes=2*8*257)

result.key, value = reader.read(queue)

record_bytes = tf.decode_raw(value, tf.float64)

result.spectrum = tf.reshape(tf.strided_slice(record_bytes, [0], [257]), [257])

result.label = tf.reshape(tf.strided_slice(record_bytes, [8*257], [2*257]), [257])

return result

(三)def _generate_spectrum_label_batch(spectrum, label, min_queue_examples, batch_size, shuffle):

if shuffle:

spectrum_batch, label_batch = tf.train.shuffle_batch([spectrum, label],

batch_size=batch_size,

num_threads=8,

capacity=min_queue_examples + 3*batch_size,

min_after_dequeue=min_queue_examples)

else:

spectrum_batch, label_batch = tf.train.batch([spectrum, label],

batch_size=batch_size,

num_threads=1,

capacity=min_queue_examples + 3*batch_size)

return spectrum_batch, label_batch

谢谢:)

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