详解TensorFlow报”OutOfRangeError: Data loss: not enough values to fill array (expected , got ) “的原因以及解决办法

目录

• 问题背景
• 问题分析
  • 数据集中的数据量不足
  • 数据集中的某一部分数据被分割成了过小的片段
• 总结

问题背景

使用TensorFlow训练模型时，可能会遇到如下错误：

OutOfRangeError: Data loss: not enough values to fill array (expected , got )

这个错误通常发生在通过Dataset API构建数据集时。具体地，这个错误通常源于以下两种情况之一：

• 数据集中的数据量不足；
• 数据集中的某一部分数据被分割成了过小的片段。

本文将详细讲解以上两种情况的原因和解决办法。

问题分析

数据集中的数据量不足

当使用TensorFlow的Dataset API构建数据集时，需要保证每个batch的大小是一致的。如果在数据集中没有足够的数据样本来填充一个batch，则会触发上述错误。

解决办法：

• 增加数据量：训练数据集中的数据量不足时，可以尝试增加数据量，例如通过数据增强等手段来扩充数据集；
• 调整batch size：如果从数据集中无法获取足够的样本来填充一个batch，则可以尝试减小batch size；
• 在构造数据集时设置drop_remainder参数为True：该参数默认为False，它表示在取出的数据集最后一个batch大小如果小于batch_size，是否丢弃。如果将该参数设置为True，当最后一个batch大小小于batch_size时，它将被丢弃。

数据集中的某一部分数据被分割成了过小的片段

当使用TensorFlow的Dataset API从一个大数据集中分割出多个小的数据集时，如果某一部分数据被分割成了过小的片段，则会触发上述错误。

解决办法：

• 在构造数据集时设置num_parallel_calls参数：该参数用于设置并行处理数据的数量。可以尝试增加该参数的值，从而提高处理速度，减少数据被分割成过小的片段的几率；
• 在读取数据时设置buffer_size参数：该参数用于设置读取数据时的缓冲区大小。可以尝试将其设置为数据集大小的两倍或更大，以减少数据集被分割成过小的片段的概率。

总结

在使用TensorFlow训练模型时，如果出现"OutOfRangeError: Data loss: not enough values to fill array (expected , got )"的错误，可以从数据集中数据量不足与数据被分割成过小的片段两个方面进行排查。

针对不同的情况，可以尝试调整batch size、增加数据量、设置drop_remainder参数、设置num_parallel_calls参数和设置buffer_size参数等措施来解决该问题。