读取 TF Record 文件需要很长时间

Question

在这里尝试通过张量流tutorial；我用大约 100 张图像构建了一个 tf 记录文件，现在当我尝试以下操作时，内核挂起；为什么会这样？ tf记录文件不大，只有30MB+左右，读起来应该不会花很长时间：

import tensorflow as tf
import os

print(os.path.exists("../carmakesorter/train-00000-of-00001"))

filenameQ = tf.train.string_input_producer(["../carmakesorter/train-00000-of-00001"],num_epochs=None)

# object to read records
recordReader = tf.TFRecordReader()

# read the full set of features for a single example 
key, fullExample = recordReader.read(filenameQ)

# parse the full example into its' component features.
features = tf.parse_single_example(
    fullExample,
    features={
        'image/height': tf.FixedLenFeature([], tf.int64),
        'image/width': tf.FixedLenFeature([], tf.int64),
        'image/colorspace': tf.FixedLenFeature([], dtype=tf.string,default_value=''),
        'image/channels':  tf.FixedLenFeature([], tf.int64),            
        'image/class/label': tf.FixedLenFeature([],tf.int64),
        'image/class/text': tf.FixedLenFeature([], dtype=tf.string,default_value=''),
        'image/format': tf.FixedLenFeature([], dtype=tf.string,default_value=''),
        'image/filename': tf.FixedLenFeature([], dtype=tf.string,default_value=''),
        'image/encoded': tf.FixedLenFeature([], dtype=tf.string, default_value='')
    })

label = features['image/class/label']
with tf.Session() as sess:
    print('start ...')
    print(sess.run(label))               # I want to check the label here
    print('end ...')

它打印：

True
start ...

我的笔记本内核已经挂了 10 分钟了，我看不出会有什么结局。有人可以指出我做错了什么吗？

Answer 1

您忘记运行排队运行有 'tf.train.start_queue_runners(sess)'

的人

读取 TF Record 文件需要很长时间

Read TF Record file takes very long

python

tensorflow

tfrecord