Read TFRecords get Exception Can't parse serialized Example
1374 단어 TensorFlow
문제 현상
Stacktrace
InvalidArgumentError (see above for traceback): Key: features. Can't parse serialized Example.
[[node ParseSingleExample/ParseSingleExample (defined at /work/tanyan/project/foresee/model/logistic_regression_example.py:11) ]]
관련 코드
import tensorflow as tf
record_path = '/tmp/tfrecord_write_test/part-r-00000'
filename_queue = tf.train.string_input_producer([record_path])
reader = tf.TFRecordReader()
_, serialized_example = reader.read(filename_queue)
features = tf.parse_single_example(serialized_example,
features={
'label': tf.FixedLenFeature([], tf.float32),
'features': tf.FixedLenFeature([], tf.float32),
})
with tf.Session() as sess:
init_op = tf.initialize_all_variables()
sess.run(init_op)
coord = tf.train.Coordinator()
threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)
for i in range(2):
example = sess.run([features])# image label
example
print(example)
솔루션
코드tf.FixedLenFeature([], tf.float32)
그에 맞는 길이가 필요합니다.예:tf.FixedLenFeature([2], tf.float32)
이 내용에 흥미가 있습니까?
현재 기사가 여러분의 문제를 해결하지 못하는 경우 AI 엔진은 머신러닝 분석(스마트 모델이 방금 만들어져 부정확한 경우가 있을 수 있음)을 통해 가장 유사한 기사를 추천합니다:
EMNIST에서 알파벳 필기 인식
EMNIST-letters를 배웠습니다.
CODE: DEMO: — mbotsu (@mb_otsu)
은 2017년에 NIST가 공개한 데이터세트입니다.
EMNIST ByClass: 814,255 characters.
...
텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
CC BY-SA 2.5, CC BY-SA 3.0 및 CC BY-SA 4.0에 따라 라이센스가 부여됩니다.
InvalidArgumentError (see above for traceback): Key: features. Can't parse serialized Example.
[[node ParseSingleExample/ParseSingleExample (defined at /work/tanyan/project/foresee/model/logistic_regression_example.py:11) ]]
import tensorflow as tf
record_path = '/tmp/tfrecord_write_test/part-r-00000'
filename_queue = tf.train.string_input_producer([record_path])
reader = tf.TFRecordReader()
_, serialized_example = reader.read(filename_queue)
features = tf.parse_single_example(serialized_example,
features={
'label': tf.FixedLenFeature([], tf.float32),
'features': tf.FixedLenFeature([], tf.float32),
})
with tf.Session() as sess:
init_op = tf.initialize_all_variables()
sess.run(init_op)
coord = tf.train.Coordinator()
threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)
for i in range(2):
example = sess.run([features])# image label
example
print(example)
코드
tf.FixedLenFeature([], tf.float32)
그에 맞는 길이가 필요합니다.예:
tf.FixedLenFeature([2], tf.float32)
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