tensorflow：使用tfrecords时的注意事项

使用 tfrecords 时的注意事项

• 确保 string_input_producer 中的文件名字是正确的。
• string_input_producer(file_names, num_epochs=100000, shuffle=True) 当指定 num_epochs 时，在初始化模型参数的时候，一定要 记得 tf.local_variables_initializer().run() , 因为 tf 会将 num_epoch 作为 local variable。 否则的话，会报错 Attempting to use uninitialized value ReadData/input_producer/limit_epochs/epochs
• 解码 tfrecords 时的类型一定要和制作 tfreords 时的类型一致： 这个问题主要出现在 bytestring 上，在保存图片数据时候，我们通常会
  1. 将图片 .tostring() 转成 bytestring
  2. 制作 tfrecords
  3. 然后在解码的时候，我们会用 decode_raw 将bytestring 解码出来。
  4. decode_row(bytes, out_type)

  这里要注意的是，out_type一定要和 .tostring() 之前的数据类型一致。

• Cannot create initializer for non-floating point type. if you encounted this error, you shoud check whether the image casted to float32 dtype
• 需要 batch_size 个样本，但是获得 0 个: 这种问题应该检查
  • string input producer 中的文件名是否正确
  • 有没有 start_queue_runner
  • 有没有不小心将 执行 enqueue_op 的线程给关了