TensorFlow错误Out of range: FIFOQueue '_3_batch_1/fifo_queue' is closed and has insufficient elements

Tensorlow训练模型时出错

错误如下

(0) Out of range: FIFOQueue '_3_batch_1/fifo_queue' is closed and has insufficient elements (requested 64, current size 21)
     [[node batch_1 (defined at /guest/Documents/ShoePrintAnalyze01/utils.py:146) ]]
     [[batch_1/_2587]]
  (1) Out of range: FIFOQueue '_3_batch_1/fifo_queue' is closed and has insufficient elements (requested 64, current size 21)
     [[node batch_1 (defined at /guest/Documents/ShoePrintAnalyze01/utils.py:146) ]]

经过百度谷歌都没有找到很好的办法,查找到的方法大多是如下:

在初始化变量的时候执行下面两句代码

sess.run(tf.global_variables_initializer())
sess.run(tf.local_variables_initializer())

可是在我这里并没有什么用。

解决办法

经过查看console输出发现了下面的这个提示,这个提示主要是图片有问题,一般情况,输出这个提示程序会直接停止掉

Premature end of JPEG file

可以在获取batch的时候可以像下面这样写,主要是try_recover_truncated=True这里,

# shuffle=shuffle 打乱数据让每一次训练的数据顺序都不一样
input_queue = tf.train.slice_input_producer([image, label], 
                                            num_epochs=epoch_num,
                                            shuffle=shuffle)  

label = input_queue[1]
image_contents = tf.read_file(input_queue[0])
image = tf.image.decode_jpeg(image_contents, channels=3, try_recover_truncated=True)

tf.image.decode_jpeg这个函数里加上try_recover_truncated=True,还是会有 Premature end of JPEG file 这个提示输出,但是不会程序不会停止了,也不会报 Out of range: FIFOQueue '_3_batch_1/fifo_queue' is closed and has insufficient elements (requested 64, current size 21) 这个错误了。

原因

最后见检查图片发现是图片有问题,jpg格式的图片在在下载的过程中可以存在干扰或者什么导致 jpg格式的图片出现错误,虽然不影响打开图片,但是对训练是有影响的

jpg图片格式

用十六进制打开jpg的图片我们可以看到开始的两位是 ff d8 结尾的两位是 ff d9如下图

TensorFlow错误Out of range: FIFOQueue '_3_batch_1/fifo_queue' is closed and has insufficient elements_第1张图片

使用的notepad++的插件 HEX-editor打开如下TensorFlow错误Out of range: FIFOQueue '_3_batch_1/fifo_queue' is closed and has insufficient elements_第2张图片

结尾:

TensorFlow错误Out of range: FIFOQueue '_3_batch_1/fifo_queue' is closed and has insufficient elements_第3张图片

上图是正常的图片。

不正常的图片就不是这种情况。但是这种图片不影响正常的打开,可能会影响训练。

jpg的这个问题可以见这里就是下面的这个参考链接

参考:https://blog.csdn.net/u011681952/article/details/82254756#comments

 

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