【エラー】OutOfRangeError（トレースバックするための上記参照）：RandomShuffleQueue

序文

TFRecord、エラーが.tfrecordファイル中に発生した*リーダーをtensorflow使用するプロセスでは、このエラーを解決します。

エラー説明：

OutOfRangeError（上記を参照のためにトレースバック）：RandomShuffleQueue ' _1_shuffle_batch / random_shuffle_queueが'閉じられ、不十分な要素を有する（要求64を、現在のサイズ62 ）
[[ノード：shuffle_batch = QueueDequeueManyV2 [component_types = [DT_UINT8、DT_INT32、DT_FLOAT、DT_FLOAT]、timeout_ms = - 1、_device = " /ジョブ：ローカルホスト/レプリカ：0 /タスク：0 /装置：CPU：0 "（shuffle_batch / random_shuffle_queue、shuffle_batch / N）]]

出典：

image_batch、label_batch、roi_batch、landmark_batch = tf.train.shuffle_batch（[IMG、ラベル、ROI、ランドマーク]、
                                                    BATCH_SIZE = BATCH_SIZE、
                                                    容量 = 容量、
                                                    min_after_dequeue = min_after_dequeue、
                                                    NUM_THREADS = 7）

原因：

研修の実施では、キューが良いバックグラウンドスレッドで埋められます。あなたが訓練の反復（エポック）の最大数を設定した場合、いくつかの点で、運転チームのサンプルはtf.OutOfRangeErrorミスをスローすることがあります。tensorflowキューはこれ以上の無料サンプルのため、実際の最大反復の最大数に達したためです。推奨コードテンプレートは、このエラーに対処するための構造を..finally try..except必要があるのはこのためです。

様々なパラメータをチェックするために注意を払う、一般的にこのエラーが発生し、コード自体は問題ではありませんが、基本的には、パラメータの設定は一貫性がなく、不適切またはによって引き起こされます。

ブロガーのため、パラメータの変更は以下のとおりです。

1.データフォーマットの矛盾は、データ・フォーマットと一致tfrecord生成します。

機能= tf.parse_single_example（serialized_example、
                               機能 = {
                                ' IMG ' ：tf.FixedLenFeature（[]）tf.string、
                                ' ラベル' ：tf.FixedLenFeature（[]、tf.int64）、                                   
                                ' ROI '：tf.FixedLenFeature （[4 ]、tf.float32）、
                                ' ランドマーク'：tf.FixedLenFeature（[10 ]、tf.float32）
                               }）

Int64型INT32にデータラベルの形式。

この点において、変更は、入力画像データのサイズである場所があります。

＃IMG = tf.reshape（IMG、[48,48,3]） 
IMG = tf.reshape（IMG、[img_size、img_size、3]）

ここでブロガーのテストデータMTCNNのpos_12_train.tfrecordが生成され、それがimg_sizeここ12でなければなりません。

2. BATCH_SIZEサイズ。

そしてこれは、システムが処理できるロットサイズが大きすぎる、ある動作環境を、一致させる必要がある、しかし、原因。

状況はまた、そうでnum_epochs、NUM_THREADSおよび他のパラメータを、確認する必要があります。

参照

1. データを読み出すtfrecord分かります。

2. TensorFlowのバグ。

完成

【エラー】OutOfRangeError（トレースバックするための上記参照）：RandomShuffleQueue

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