[PYTHON] Was tun, wenn in tf.train.start_queue_runners () ein 0xC0000005-Fehler auftritt?

Ich war süchtig nach einem Fehler, als ich versuchte, asynchron mit Tensorflow zu verarbeiten. Ich habe nach einer Problemumgehung gesucht, sie aber nicht gefunden. Ich hoffe, sie hilft jemandem.

Phänomen

Das Ausführen des folgenden Codes verursacht einen Fehler in "tf.train.start_queue_runners ()"

filename_queue = tf.train.string_input_producer(["../dataset/sample1.tfrecord"])
reader = tf.TextLineReader()

// ...Abkürzung

with tf.Session() as sess:
    #Start des Enqueue-Threads eingeben
    coord = tf.train.Coordinator()
    threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord)

[Ausführungsergebnis]

Process finished with exit code -1073741819 (0xC0000005)

Ursache

Das Referenzziel des Dateipfads war falsch.

(Falsch)filename_queue = tf.train.string_input_producer(["../dataset/sample1.tfrecord"])

(Positiv)filename_queue = tf.train.string_input_producer(["../dataset/samples/sample1.tfrecord"])

Es ist nur ein Fehler, aber ich bin süchtig danach. Ich wünschte, ich könnte einen Fehler mit tf.train.string_input_producer () ... bekommen

Da 0xC0000005 in erster Linie ein Fehler vom Typ Speicherzugriffsverletzung ist, sollten Sie zuerst die Referenzumgebung wie Dateien bezweifeln.

(Referenz) Asynchrone Verarbeitung mit Tensorflow

Die folgenden Artikel sind leicht zu verstehen. https://qiita.com/antimon2/items/c7d2285d34728557e81d https://qiita.com/ashigirl966/items/99b0f8d9713ee90db13a

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