Python tensorflow检查图像在读卡器中

我不确定TensorFlow是否真的解码了一幅图像，但输出仅为：

Tensor（“DecodeJpeg:0”，shape=TensorShape（[Dimension（None），Dimension（None），Dimension（None），Dimension（None）]，dtype=uint8）

如何显示张量对象的图像和标签？

（部分代码来自：）

如何在

图像

中显示实际图像，并同时显示

标签

？因为图像是否确实在同一文件夹中并不改变

image

和

label

的输出

编辑 下面的代码（部分来自：）在我的朋友Mac上显示了一个图像，但在我的Ubuntu 14.04上没有：

# Test show image
images = []
with tf.Session() as sess:

    # Start populating the filename queue.
    coord = tf.train.Coordinator()
    threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord)

    if len(string) > 0:
      for i in range(len(string)):
        plaatje = result.image.eval()
        images.append(plaatje)

    Image._showxv(Image.fromarray(np.asarray(plaatje)))

    coord.request_stop()
    coord.join(threads)
    print("tf.session success")

这将导致以下错误：

W tensorflow/core/common_runtime/executor.cc:1076] 0x7fa3940cb950 Compute status: Cancelled: Enqueue operation was cancelled
 [[Node: input_producer/input_producer_EnqueueMany = QueueEnqueueMany[Tcomponents=[DT_STRING], timeout_ms=-1, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](input_producer, input_producer/RandomShuffle)]]
I tensorflow/core/kernels/queue_base.cc:278] Skipping cancelled enqueue attempt

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在你的第二段代码中似乎遗漏了代码，不是吗

尝试建议的解决方案。在启动队列运行程序之前，必须初始化占位符。这为我解决了一个类似的问题

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我猜你们已经明白了，为了得到张量的实际值，你们必须在张量上调用

.eval（）

。查看此

是否可以使用包含“计算状态：…”的任何其他日志更新您的问题？“取消”错误通常是运行线程的队列中早期错误的症状。（例如，如果找不到该文件，您将看到此错误。）

W tensorflow/core/common_runtime/executor.cc:1076] 0x7fa3940cb950 Compute status: Cancelled: Enqueue operation was cancelled
 [[Node: input_producer/input_producer_EnqueueMany = QueueEnqueueMany[Tcomponents=[DT_STRING], timeout_ms=-1, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](input_producer, input_producer/RandomShuffle)]]
I tensorflow/core/kernels/queue_base.cc:278] Skipping cancelled enqueue attempt