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

【问题标题】：why this Tensorflow code raises tf.errors.OutOfRangeError?为什么这个 TensorFlow 代码会引发 tf.errors.OutOfRangeError？
【发布时间】：2018-06-20 10:13:58
【问题描述】：

下面的这个 TensorFlow 代码引发了 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()

为什么在读取所有样本时打印tf.errors.OutofRangeError？这似乎不合理。

【问题讨论】：

标签： python tensorflow queue outofrangeexception

【解决方案1】：

来自tf.errors.OutofRangeError文档：

当操作迭代超过有效输入范围时引发。

在“文件结束”条件下会引发此异常，例如当 tf.QueueBase.dequeue 操作在空队列上被阻塞，并且 tf.QueueBase.close 操作执行。

即这是一种正常的、python 式的行为。您正在遍历队列，直到它为空；你知道它是在OutofRangeError 被抛出的时候。

这也符合普通pythonQueue的行为：

import Queue

q = Queue.Queue()
try:
    task=q.get(False)
    # ...
except Queue.Empty:
    # Handle empty queue here
    pass

您可以在此处找到关于这种 try-catch 概念的优点的小型讨论：Python: Queue.Empty Exception Handling。

【讨论】：