with tf.Session() as sess: threads = [2] for index, img in enumerate(test_img): t = threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(img, index, worksheet, style, font, sess)) threads.append(t) t.start() for t in threads: t.join()

这段代码是使用 TensorFlow 库进行多线程图像评估的示例。首先，它创建了一个 TensorFlow 会话（Session）。然后，它使用多线程来评估一组测试图像（test_img）。

在 for 循环中，代码创建了一个名为 t 的线程，目标函数是 evaluate_one_image，它接受图像、索引、工作表、样式、字体和会话作为参数。每个线程被添加到 threads 列表中，并且立即启动。

在所有线程都启动之后，代码通过调用 t.join() 等待每个线程完成执行。这样可以确保所有线程都执行完毕后再继续执行后面的代码。

需要注意的是，这段代码只提供了片段，可能还有其他部分需要补充。例如，evaluate_one_image 函数的具体实现以及相关的导入语句等。

相关问题

with tf.Session() as sess: threads = [4] for index, img in enumerate(test_img): t = threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(img, index, worksheet, style, font, sess)) threads.append(t) t.start() for t in threads: t.join()

这段代码是使用 TensorFlow 库来创建一个会话（Session）并进行图像处理的多线程操作。首先，通过创建一个包含4个线程的列表 `threads`。然后，使用 `enumerate` 函数遍历 `test_img` 列表中的图像，在每个图像上调用 `evaluate_one_image` 函数，并将图像、索引、工作表、样式、字体和会话作为参数传递给该函数。接下来，使用 `threading.Thread` 类创建一个新的线程，并将 `evaluate_one_image` 函数和参数传递给该线程。然后，将线程添加到 `threads` 列表中，并启动线程。最后，使用 `t.join()` 方法等待所有线程执行完毕。

这段代码的作用是并行地对 `test_img` 列表中的图像进行评估，并将结果写入 Excel 工作表。通过使用多线程，可以提高图像处理的效率。

以下代码有什么错误，怎么修改： import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import input_data import model import numpy as np import xlsxwriter num_threads = 4 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() coord.request_stop() coord.join(threads) if __name__ == '__main__': test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') evaluate_images(test_img)

在代码中，我注意到了几个错误：

1. 在导入`input_data`和`model`模块时，代码中没有找到这两个模块的导入语句。
2. `evaluate_one_image`函数中的`image_array`参数未定义。
3. 在`evaluate_images`函数中，`tf.train.Coordinator()`和`tf.train.start_queue_runners()`函数之间缺少了一个空行。
4. 在调用`evaluate_one_image`函数时，传递的参数应该是`(image_array, index)`而不是`(image_array, index)`。

以下是修改后的代码：

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import input_data
import model
import numpy as np
import xlsxwriter

num_threads = 4

def evaluate_one_image(image_array, index):
    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()

    coord.request_stop()
    coord.join(threads)

if __name__ == '__main__':
    test_dir = 'data/test/'
    import glob
    import xlwt
    test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg')
    evaluate_images(test_img)

请注意，我只修复了我在代码中发现的错误，并没有对其他部分进行修改。如果还有其他错误或问题，请提供更多信息，以便我能够更好地帮助你。