详解TensorFlow报”OutOfRangeError: RandomShuffleQueue ‘_2_shuffle_batch/random_shuffle_queue’ is closed and has insufficient elements (requested 1, current size 0) “的原因以及解决办法

错误原因

这个错误在使用TensorFlow数据读取pipeline时经常出现。这个错误是由于tf.train.shuffle_batch或tf.train.batch函数里面的队列已经关闭或者队列中元素数量不足导致的。

可能是由于以下原因造成的：

1. 数据集中的数据不足以填充输入管道。

2. 数据集中的数据没有被正确的读取。

3. 输入管道中的batch size太大，以至于没有足够的数据。

解决办法

1. 增加训练数据集的大小，以确保能够填充输入管道。

2. 检查数据读取函数，并确保它能够正确的读取数据。

3. 减小batch size或者使用repeat函数进行数据重复，以确保能够填充输入管道。

具体实现方法

增加训练数据集的大小。

增加训练数据集的大小可以通过以下方法来实现：

• 通过提取数据的更多样本。

• 通过数据增强技术，如旋转、翻转、缩放，来增加数据集大小。

检查数据读取函数。

检查数据读取函数需要确保：

• 可读取的文件格式正确。

• 文件路径正确。

• 文件是否损坏。

• 是否正确的解析数据。

下面是一个读取图片的实例：

def read_image(filename, label):
    image_string = tf.read_file(filename)
    image = tf.image.decode_jpeg(image_string, channels=3)
    image = tf.image.convert_image_dtype(image, dtype=tf.float32)
    image = tf.reshape(image, [224, 224, 3])
    return image, label

def get_dataset(filenames, labels, batch_size, shuffle=True):
    dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((filenames, labels))
    if shuffle:
        dataset = dataset.shuffle(buffer_size=len(filenames))
    dataset = dataset.map(read_image)
    dataset = dataset.batch(batch_size)
    return dataset

# 定义训练文件路径和标签
train_filenames = [...]
train_labels = [...]

train_dataset = get_dataset(train_filenames, train_labels, batch_size=32)

减小batch size或者使用repeat函数进行数据重复。

减小batch size

减小batch size可以通过以下方式来实现：

batch_size = 16
train_dataset = get_dataset(train_filenames, train_labels, batch_size=batch_size)

使用repeat函数进行数据重复

使用repeat函数可以将数据重复多次，以确保能够填充输入管道。例如，可以将数据集数据重复10次，然后将batch size设置为32：

batch_size = 32
train_dataset = get_dataset(train_filenames, train_labels, batch_size=batch_size)
train_dataset = train_dataset.repeat(10)

总结

1. 避免batch size设定过大。

2. 检查数据读取函数。

3. 增加数据集大小，与使用数据增强技术来增加数据集的大小。

4. 使用repeat函数来重复数据集，以确保能够填充输入管道。

上述方法可以一定程度上帮助您解决此类问题。唯一好的建议是在改变代码之前再次检查数据。有时，数据损坏或无效数据可能导致此类错误。