使用tensorflow的shuffle_batch方法

我正在试验tensorflow，我试图从csv文件读取并通过shuffle_batch打印出一批数据。我扔了decode_csv docs和shuffle_batch docs，但我仍然无法得到它的工作。使用tensorflow的shuffle_batch方法

这是我有：进口tensorflow为TF

sess = tf.InteractiveSession() 

filename_queue = tf.train.string_input_producer(
    ["./data/train.csv"], num_epochs=1, shuffle=True) # total record count in csv is 30K 
reader = tf.TextLineReader() 
key, value = reader.read(filename_queue) 

record_defaults = [["1"], ["2"]] # irrelevant for this discussion 
input, outcome = tf.decode_csv(value, record_defaults=record_defaults) 

min_after_dequeue = 1000 
batch_size = 10 
capacity = min_after_dequeue + 3 * batch_size 

example_batch = tf.train.shuffle_batch([outcome], batch_size, capacity, min_after_dequeue) 
coord = tf.train.Coordinator() 
tf.train.start_queue_runners(sess, coord=coord) 
example_batch.eval(session = sess)

运行，这将产生此异常：

OutOfRangeError: RandomShuffleQueue 
    '_3_shuffle_batch_1/random_shuffle_queue' is closed 
    and has insufficient elements (requested 10, current size 0)

我不知道是什么问题。我有一种感觉，这是由于会议和我处理它的方式;我可能做得不好。

来源

2016-07-15 rtorres

尝试从string_input_producer初始值设定项中删除num_epochs=1。 “

来源

2016-07-15 22:50:24

是的，那工作。非常感谢！ ......你能告诉我背后的原因吗？ – rtorres

该参数限制队列仅通过一次数据，所以我认为它正在耗尽示例来填满队列。也许数据没有你想象的那么多（关闭某个或某些东西？） –

-2

”注意：如果num_epochs不是None，则该函数创建本地计数器时期，使用local_variables_initializer（）初始化局部变量。看到从：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/train/string_input_producer

来源

2017-07-13 12:18:57

使用tensorflow的shuffle_batch方法

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