详解TensorFlow报”CancelledError: Attempting to use a cancelled iterator “的原因以及解决办法

问题描述

在使用TensorFlow进行模型训练或数据输入时，有时会出现以下错误信息：

CancelledError: Attempting to use a cancelled iterator. You should never see this error message because the iterator should only be cancelled by a user or due to a bug in the input pipeline.

这个错误信息提示说，迭代器已经被取消了。这个错误信息通常意味着我们需要检查一下代码，看看迭代器被取消的原因是什么。

问题原因

造成这个错误的原因通常有以下几种情况：

输入管道中的迭代器在使用前被取消

这通常是由于我们在迭代器使用前，就对其进行了取消操作，比如调用了iterator.close()或iterator.__del__()。一旦迭代器被取消，就无法再次使用，会出现以上错误。

输入管道中的迭代器在使用过程中被取消

这种情况通常是由于我们在使用迭代器的过程中，执行了一个tf.stop_gradient操作，导致梯度无法通过这个操作节点流动，从而取消了迭代器。

在多线程环境中使用了同一个迭代器

在多线程环境下，一个迭代器可能被多个线程同时使用，如果其中一个线程调用了迭代器的取消操作，那么其他线程也会收到迭代器被取消的错误信息。

问题解决方法

针对以上的问题原因，我们可以有针对性地解决问题。

关闭迭代器时机的选择

在关闭迭代器时，应该遵循一定的原则，比如不能在迭代器使用前关闭，应该在使用后或程序退出时关闭。如果需要在程序运行中关闭，可以使用with tf.Session() as sess:语句块，在其中创建迭代器、使用迭代器、关闭迭代器，确保可以正确地关闭。

避免使用tf.stop_gradient操作

在训练神经网络时，我们可能会使用tf.stop_gradient操作，将某些节点的梯度断开，不让其继续向后传递。但如果不慎使用该操作，可能会导致迭代器被取消。因此，在使用tf.stop_gradient之前，应该先确认其使用的场景和目的，确保不会影响到迭代器的使用。

避免多线程环境中使用同一个迭代器

在多线程环境下，往往需要对迭代器进行加锁，确保同一时间只有一个线程在使用迭代器。而如果一个线程调用了迭代器的取消操作，其他线程应该及时清理迭代器，以避免在使用该迭代器时报错。

总之，我们应该正确地理解和使用TensorFlow中的迭代器，并掌握迭代器的使用时机和关闭方式，以避免出现以上错误。