详解TensorFlow报”CancelledError: Enqueue operation was cancelled “的原因以及解决办法

当在TensorFlow中执行数据输入操作时，可能会出现"CancelledError: Enqueue operation was cancelled"的错误。这是由于队列中的操作被意外取消所导致的。这篇文章将详细介绍这种错误的原因，并提供解决方案。

原因

数据输入速度太慢

当输入数据的速度不能很快地满足模型的训练速度时，TensorFlow引擎将会抛出"CancelledError: Enqueue operation was cancelled"错误。这种情况通常出现在数据输入速度较慢的情况下，特别是在使用较大的数据集时。

调用tf.Session.close()

如果从训练或优化过程中途停止，则可能会调用tf.Session.close()函数关闭TensorFlow会话。如果TensorFlow队列还有未处理的数据，则该函数将抛出"CancelledError: Enqueue operation was cancelled"错误。

文件读取出错

如果在每个Epoch开始时，文件对象未正确关闭，可以导致文件对象继续读取数据，这会导致TensorFlow队列出现"CancelledError: Enqueue operation was cancelled"错误。

解决方案

加速数据输入速度

可以通过以下方法来解决数据输入速度太慢的问题：

• 使用更快的数据存储介质（如固态硬盘）。
• 在数据输入阶段使用多线程并行化。
• 批量预处理数据，即读取一批数据到内存中，并在训练过程中重复使用。

避免调用tf.Session.close()

应该避免在训练或优化过程中强制关闭TensorFlow会话。可以使用以下方法来避免这种情况：

• 使用with语句来创建TensorFlow会话。这样就不需要显式地关闭会话。
• 在训练过程中使用try-except语句来处理异常，并在异常处理过程中记录相关的状态和信息。

确保文件对象在每个Epoch结束后关闭

可以通过添加正确的异常处理语句来确保文件对象在训练周期结束时正确地关闭：

try:
    for epoch in range(NUM_EPOCHS):
        # 训练代码
finally:
    f.close()

总结

"CancelledError: Enqueue operation was cancelled"错误通常是因为数据输入速度太慢或程序执行过程中发生异常引起的。通过加速数据输入速度、避免调用tf.Session.close()、确保文件对象在每个Epoch结束后被正确关闭，可以避免这个错误的出现。

这些解决方案可以帮助用户更轻松地开发和优化TensorFlow模型，实现更高效的训练和优化。