TensorFlow 실전 디버깅 중 발생한 문제 및 해결 방법 2

프로그램 소스:

# -*- encoding=utf-8 -*-
from numpy import genfromtxt
import numpy as np
import random
import sys
import csv
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import preprocessing


reload(sys)
sys.setdefaultencoding("utf-8")


dataPath = r"./BB.csv"
num_epochs1 = 10
rows = 100
turn = 2000


def read_data(file_queue):
    # Reader
    reader = tf.TextLineReader(skip_header_lines=1)
    key, value = reader.read(file_queue)


    # Decoder
    #defaults ，CSV M*N ， 1*N ， ， float,[1] [1.0]
    defaults = [[''], ['null'], [''], [0.], [0.], [0.], [0.], [0], [""], [0], ['null'], [""]]
    # ， 
    city, origin, destination, origin_lat, origin_lng, destination_lat, destination_lng, \
    distance, weature, duration, week_time, create_time = tf.decode_csv(records=value, record_defaults=defaults)


    #return tf.stack([SepalLengthCm, SepalWidthCm, PetalLengthCm, PetalWidthCm]), preprocess_op
    return distance, duration


def batch_input(filename, num_epochs):
    # QueueRunner
    file_queue = tf.train.string_input_producer(string_tensor=[filename], num_epochs=10)
    example, label = read_data(file_queue)
    min_after_dequeue = 100
    batch_size = 10
    capacity = min_after_dequeue+3*batch_size
    example_batch, label_batch = tf.train.shuffle_batch([example, label], batch_size=batch_size, capacity=capacity,
                                                     min_after_dequeue=min_after_dequeue)
    return example_batch, label_batch

#exampleBatch1, labelBatch1 = batch_input(dataPath, num_epochs=100)

with tf.Session() as sess:
    init_op = tf.group(tf.global_variables_initializer(), tf.local_variables_initializer())
    sess.run(init_op)

    exampleBatch1, labelBatch1 = batch_input(dataPath, num_epochs=100)
    coord = tf.train.Coordinator()
    threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord)

    try:
        while not coord.should_stop():
            example_batch, label_batch = sess.run([exampleBatch1, labelBatch1])
            print("example_batch is:")
            print(example_batch)
    except tf.errors.OutOfRangeError:  
        print('Done training -- epoch limit reached') 
    finally:
        coord.request_stop()
        coord.join(threads)

위의 프로그램이 완성한 기능은 csv 파일의 데이터를 대량으로 얻는 것이지만 실행할 때 다음과 같은 오류가 발생합니다.
File "better_nonlinear_one_input_batch1.py", line 64, in     coord.join(threads)  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/training/coordinator.py", line 389, in join    six.reraise(*self._exc_info_to_raise)  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/training/queue_runner_impl.py", line 238, in _run    enqueue_callable()  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/client/session.py", line 1231, in _single_operation_run    target_list_as_strings, status, None)  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/python/framework/errors_impl.py", line 473, in __exit__    c_api.TF_GetCode(self.status.status))tensorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError: Attempting to use uninitialized value input_producer/limit_epochs/epochs [[Node: input_producer/limit_epochs/CountUpTo = CountUpTo[T=DT_INT64, _class=["loc:@input_producer/limit_epochs/epochs"], limit=10, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0"](input_producer/limit_epochs/epochs)]]
인터넷에서 유사한 오류를 찾아서 얻은 결과는 모두 초기화, 즉 다음 두 줄을 넣어야 한다고 말했다.
init_op = tf.group(tf.global_variables_initializer(), tf.local_variables_initializer())
sess.run(init_op)
그러나 실제 코드에 이미 이 두 줄 코드가 들어갔기 때문에 문제는 여전히 존재한다.한때 안개가 자욱했는데, 설마 관례에 문제가 있는 건 아니겠지?원인을 조금씩 찾기로 했어요. 여기서 감사해야 돼요.

http://www.it1352.com/586287.html

만약 그것이 제공한 절차가 없다면, 나는 아마도 아직도 애써 모색하고 있을 것이다.이 웹 페이지의 저자도 나와 같은 문제에 부딪혔지만, 그의 프로그램은 상술한 두 문장의 프로그램에 가입한 후 정상적으로 실행되었다.세부사항을 깊이 파고들어 한 마디 한 마디 차이점을 찾아내고 최종적으로 문제를 포지셔닝했다. 위의 원본 프로그램에는 다음과 같은 코드가 있다.
exampleBatch1, labelBatch1 = batch_input(dataPath, num_epochs=100),
위치가 중요합니다. 위에 붙인 원본 프로그램에서
exampleBatch1, labelBatch1 = batch_input(dataPath,num_epochs=100)
with tf.Session() as sess:
위에 오류가 발생하지 않습니다(상기 원본 코드 중 두 개의 example Batch1, label Batch1 =batch_input(data Path,num_epochs=100)의 위치를 참조). 저는 처음에 안에 넣었습니다. 이렇게 해서 이상한 문제가 발생했습니다.