Python 为什么这个Tensorflow代码会引发tf.errors.OutOfRangeError？

下面的Tensorflow代码引发了一个

tf.errors.OutofRangeError

：

try:
     while not coord.should_stop():        
          vector1,vector2,vector3,vector4,vector5,labels = sess.run([train_vector1,train_vector2,train_vector3,train_vector4,train_vector5,train_labels])
          shape1 = tf.shape(vector1)
          print (sess.run(shape1))
except tf.errors.OutOfRangeError:
   print ('tf.errors.OutOfRangeError')

finally:
    coord.request_stop()

为什么读取所有样本时会打印

tf.errors.OutofRangeError

？ 这似乎不合理。

来自文件：

当操作迭代超过有效输入范围时引发

此异常在“文件结束”条件下引发，例如

tf.QueueBase.dequeue

操作在空队列上被阻止，并且

tf.QueueBase.close执行操作

也就是说，这是一种正常的、类似python的行为。您正在迭代队列，直到它为空；您知道这是在抛出
OutofRangeError
时发生的

这也与普通python
队列的行为相匹配：

导入队列
q=队列。队列（）
尝试：
task=q.get（False）
# ...
队列除外。空：
#在这里处理空队列
通过

您可以在这里找到一个关于“尝试捕捉”概念优点的小讨论：