J'étais accro à une erreur en essayant de traiter de manière asynchrone avec tensorflow. J'ai cherché une solution de contournement mais je n'ai pas pu la trouver, alors j'espère que cela aidera quelqu'un.
L'exécution du code suivant provoque une erreur dans tf.train.start_queue_runners ()
filename_queue = tf.train.string_input_producer(["../dataset/sample1.tfrecord"])
reader = tf.TextLineReader()
// ...Abréviation
with tf.Session() as sess:
#Début du thread de mise en file d'attente d'entrée
coord = tf.train.Coordinator()
threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord)
[Résultat de l'exécution]
Process finished with exit code -1073741819 (0xC0000005)
La destination de référence du chemin du fichier était incorrecte.
(Faux)filename_queue = tf.train.string_input_producer(["../dataset/sample1.tfrecord"])
(Positif)filename_queue = tf.train.string_input_producer(["../dataset/samples/sample1.tfrecord"])
C'est juste une erreur, mais j'y suis accro.
J'aimerais pouvoir obtenir une erreur avec tf.train.string_input_producer ()
...
Puisque 0xC0000005
est une erreur de type violation d'accès à la mémoire en premier lieu, vous devez d'abord douter de l'environnement de référence tel que les fichiers.
Les articles suivants sont faciles à comprendre. https://qiita.com/antimon2/items/c7d2285d34728557e81d https://qiita.com/ashigirl966/items/99b0f8d9713ee90db13a
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