详解TensorFlow报”CancelledError: Received stop iteration before creating iterator “的原因以及解决办法

目录

• 问题描述
• 解决办法
  • 确认数据是否存在
  • 确认数据读取是否正确
  • 确认迭代器是否正确创建
  • 设置TF_DEBUG
  • 使用tf.debugging.experimental.enable_dump_debug_info
• 总结

问题描述

当使用TensorFlow建立数据管道时，有时会遇到类似如下的错误信息：

CancelledError: Received stop iteration before creating iterator

这个错误信息大致意思是在创建迭代器之前就停止了迭代，这通常是由于数据导致的问题，需要进一步排查数据和数据读取的问题。

解决办法

确认数据是否存在

首先确认数据是否已经正确地存储在指定的目录下，特别是在使用分布式文件系统时，要确认文件系统是否正确地连接。

确认数据读取是否正确

检查数据读取器的代码是否有问题，特别是在使用TFRecord等格式时，需要注意相应的编码和解码设置是否正确。

确认迭代器是否正确创建

检查迭代器的代码是否有问题，特别是在使用多线程读取数据时，要特别注意线程的数量和缓冲区的大小等设置。

设置TF_DEBUG

设置环境变量TF_DEBUG为1，可以启用TensorFlow的调试模式，在错误出现时提供更多的信息帮助我们进行排查。

export TF_DEBUG=1

使用tf.debugging.experimental.enable_dump_debug_info

在代码中加入tf.debugging.experimental.enable_dump_debug_info，可以记录TensorFlow内部的调试信息和堆栈信息，在错误出现时提供更多的信息帮助我们进行排查。

import tensorflow as tf
tf.debugging.experimental.enable_dump_debug_info('/tmp/tfdbg/')

总结

以上是TensorFlow报"CancelledError: Received stop iteration before creating iterator "的原因以及解决办法的完整攻略，排查此类问题需要综合考虑数据导致的问题和代码本身的问题，要有耐心和细心地进行排查。