TensorFlow：将批处理功能读取到阵列

我正在使用

tf.contrib.learn.ReadBatchFeatures

（）读取

示例

protos作为输入函数的一部分，该函数返回

张量

对象的dict。在训练我的模型之后，在我的

估计器上调用
predict
，将返回一批作为数组的预测，我想将其与已知值进行比较

我试图通过调用
tf.Session（）.run（labels）
来获取已知值，其中
labels
是从输入函数返回的已知值的
张量。但是，此时，我的程序挂起。我怀疑它陷入了从磁盘读取标签的无限循环中，而不是像我所希望的那样只读取一批

这是获得
标签中一批值的正确方法吗

编辑：我已尝试启动队列运行程序，以下操作是否正确

_, labels = eval_input_fn()
with tf.Session().as_default():
  tf.local_variables_initializer()
  tf.train.start_queue_runners()
  label_values = labels.eval()
print(label_values)

您需要的整个设置是：

_, labels = eval_input_fn()

with tf.Session() as sess:
        sess.run([
            tf.local_variables_initializer(),
            tf.global_variables_initializer()
        ])

        coord = tf.train.Coordinator()
        threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord)

        try:
            while not coord.should_stop():
                print(sess.run(label))

        except tf.errors.OutOfRangeError as error:
            coord.request_stop(error)
        finally:
            coord.request_stop()
            coord.join(threads)

您需要的整个设置是：

_, labels = eval_input_fn()

with tf.Session() as sess:
        sess.run([
            tf.local_variables_initializer(),
            tf.global_variables_initializer()
        ])

        coord = tf.train.Coordinator()
        threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord)

        try:
            while not coord.should_stop():
                print(sess.run(label))

        except tf.errors.OutOfRangeError as error:
            coord.request_stop(error)
        finally:
            coord.request_stop()
            coord.join(threads)

也许您没有启动队列运行程序，而您的队列是空的？从空队列读取谢谢，我现在记得文档中提到了这一点，但我忘记了。我的会话仍然挂起，您能告诉我出了什么问题吗？添加超时以查看挂起的操作，类似于
config=tf.ConfigProto（）；配置操作超时时间（单位：毫秒）=60000；sess=tf.InteractiveSession（config=config）
也许您没有启动队列运行程序，而您的队列是空的？从空队列读取谢谢，我现在记得文档中提到了这一点，但我忘记了。我的会话仍然挂起，您能告诉我出了什么问题吗？添加超时以查看挂起的操作，类似于
config=tf.ConfigProto（）；配置操作超时时间（单位：毫秒）=60000；sess=tf.InteractiveSession（config=config）