TensorFlow中使用tf.train.batch无输出且进程持续运行，求排查方案

我之前确实碰到过一模一样的情况，这在TensorFlow 1.x的队列机制里是个很典型的新手坑——核心原因就是你只创建了输入队列，但没启动线程给队列填充数据，程序就一直卡在等待数据的状态，自然不会有输出，还会一直跑着。

先拆解下你的代码问题：

1. 你用tf.train.slice_input_producer创建了切片队列，但没有配套的线程管理器来驱动队列加载数据，队列始终是空的，后续不管是取单条数据还是做batch，都会无限阻塞。
2. 你的代码里sess.run(tf.global_variables_initi...应该是没写完，完整的写法是tf.global_variables_initializer()，不过这不是导致阻塞的关键。

给你修正后的完整测试代码，亲测可以正常输出：

import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
import numpy as np
import tensorflow as tf

a = [[1,2,3,4],[1,2,3,4],[1,2,3,4],[1,2,3,4]]
b = [1,2,3,4]

# 创建切片输入队列
input_queue = tf.train.slice_input_producer([a, b], num_epochs=None, shuffle=False)
# 生成batch数据，这里设置batch大小为2
batch_data = tf.train.batch(input_queue, batch_size=2, num_threads=1, capacity=4)

with tf.Session() as sess:
    # 初始化所有变量（包括队列内部的状态变量）
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    # 启动队列线程管理器，这是让队列动起来的关键！
    coord = tf.train.Coordinator()
    threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord)
    
    try:
        # 循环获取2次batch数据做测试
        for _ in range(2):
            batch_a, batch_b = sess.run(batch_data)
            print("Batch a:", batch_a)
            print("Batch b:", batch_b)
    except tf.errors.OutOfRangeError:
        print("所有数据已处理完毕")
    finally:
        # 停止线程，避免资源泄漏
        coord.request_stop()
        coord.join(threads)

几个必须注意的关键点：

• 一定要用tf.train.Coordinator()和tf.train.start_queue_runners()启动线程，这是给队列喂数据的动力源，缺了它队列就是个空架子，程序会一直等数据。
• 记得捕获OutOfRangeError，如果设置了num_epochs参数，当队列里的数据被全部取完时会抛出这个异常，需要用它来终止循环并停止线程。
• tf.train.batch的capacity参数要设置得合理，至少要大于等于batch_size，避免队列出现空转阻塞。

哪怕你只是测试slice_input_producer不取batch，直接跑sess.run(input_queue)，也必须启动队列线程才能拿到数据哦。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jingjue.Wei