我正在运行TensorFlow中的cifar10示例。但是在评估时遇到了问题。

我有一个测试集，我想评估其中的每个示例一次且仅一次。但代码（第121行）现在只是从一个队列中取数据（第126行），这无法保证每个示例仅被评估一次。我还做了修改，使输入是一个’.tfrecords’文件。有什么建议吗？

提前感谢您。

回答：

我找到了一种解决方案，但并不完美。关键是要将其从要加载的变量中排除，然后自己初始化limit_epochs。以下是详细步骤：

在variables_to_restore = variable_averages.variables_to_restore()之后添加代码del variables_to_restore['input_producer/limit_epochs/epochs']。这样将停止加载input_producer/limit_epochs到模型中。

接下来，在会话中添加代码sess.run(tf.initialize_variables([v for v in tf.all_variables() if v.name.startswith("input_producer")]))来激活变量。

最后，执行操作filename_queue = tf.train.string_input_producer(filenames, num_epochs=1)。

并且在关闭线程之前尝试保存文件。

不完美之处在于，如果您希望它适用于任意测试示例，您必须让每个线程仅读取一个示例。