tf.train.coordinator()

tf.train.coordinator()是TensorFlow中的一个协调器，用于协调多个线程的执行。它可以用来停止所有线程的执行，以及等待所有线程的完成。在多线程的训练中，通常会使用该协调器来协调不同线程的执行，以保证训练的正确性和稳定性。

相关问题

tf.train.coordinator

tf.train.Coordinator是TensorFlow中的一个工具，用于协调不同的线程。它可以用来停止所有线程，当其中一个线程发生异常时也可以停止所有线程。它可以在训练神经网络等任务中非常有用，因为它可以让不同的线程相互协作，从而更高效地运行代码。

下面一段代码有什么错误：def evaluate_one_image(): workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: print("从指定路径中加载模型...") ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) print('模型加载成功, 训练的步数为： %s' % global_step) else: print('模型加载失败，checkpoint文件没找到！') prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() def evaluate_images(test_img): coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start() # 请求停止所有线程 coord.request_stop() # 等待所有线程完成 coord.join(threads) if __name__ == '__main__': # 调用方法，开始测试 test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') evaluate_images(test_img)

这段代码存在以下几个错误：

1. 缺少必要的库导入语句，例如`import tensorflow as tf`，`import numpy as np`，`import xlsxwriter`，`from PIL import Image`等。

2. 在`evaluate_one_image()`函数中，缺少了`image_array`参数的定义。

3. 缺少了`model`对象的定义和初始化。

4. 在`evaluate_images()`函数中，缺少了`image_array`参数的传递。

5. 在`evaluate_images()`函数中，缺少了线程的关闭操作。

以上是我对代码的分析，希望对你有所帮助！