求助，在使用TensorFlow进行花朵图片分类时，想把数据集的图片转化为tfrecord文件，但是程序运行后没有反应，不知道问题出在哪里

求助，在使用TensorFlow进行花朵图片分类时，想把数据集的图片转化为tfrecord文件，但是程序运行后没有反应，一直显示服务空闲，不知道问题出在哪里，一下是我的程序，希望可以指点我一下哪里出了问题

# glob模块的主要方法就是glob,该方法返回所有匹配的文件路径列表（list）
import glob
#os.path生成路径方便glob获取
import os.path
#这里主要用到随机数
import numpy as np
#引入tensorflow框架
import tensorflow as tf
#引入gflie对图片做处理
from tensorflow.python.platform import gfile
#输入图片地址
INPUT_DATA = 'E:/code/jupyter/201806-github代码数据打包/201806-github代码数据打包/datasets/flower_photos'
#训练数据集
OUTPUT_FILE = 'E:/code/jupyter/201806-github代码数据打包/201806-github代码数据打包/flowers train/output.tfrecords'
#测试数据集
OUTPUT_TEST_FILE = 'E:/code/jupyter/201806-github代码数据打包/201806-github代码数据打包/flowers train/output_test.tfrecords'
#验证数据集
OUTPUT_VALIDATION_FILE = 'E:/code/jupyter/201806-github代码数据打包/201806-github代码数据打包/flowers train/output_validation.tfrecords'
#测试数据和验证数据的比例
VALIDATION_PERCENTAGE = 10
TEST_PERCENTAGE = 10
def create_image_lists(sess,testing_percentage,validation_percentage):#拿到INPUT_DATA文件夹下的所有目录（包括root）sub_dirs = [x[0] for x in os.walk(INPUT_DATA)]#如果是root_dir不需要做处理is_root_dir = True#定义图片对应的标签，从0-4分别代表不同的花current_label = 0#写入TFRecord的数据需要首先定义writer#这里定义三个writer分别存储训练，测试和验证数据writer = tf.python_io.TFRecordWriter(OUTPUT_FILE)writer_test = tf.python_io.TFRecordWriter(OUTPUT_TEST_FILE)writer_validation = tf.python_io.TFRecordWriter(OUTPUT_VALIDATION_FILE)#循环目录for sub_dir in sub_dirs:if is_root_dir:#跳过根目录is_root_dir = Falsecontinue#定义空数组来装图片路径file_list = []#生成查找路径dir_name = os.path.basename(sub_dir)file_glob = os.path.join(INPUT_DATA, dir_name, '*.' + "jpg")# extend合并两个数组# glob模块的主要方法就是glob,该方法返回所有匹配的文件路径列表（list）# 比如：glob.glob(r’c:*.txt’) 这里就是获得C盘下的所有txt文件file_list.extend(glob.glob(file_glob))#路径下没有文件就跳过，不继续操作if not file_list: continue#这里我定义index来打印当前进度index = 0#file_list此时是图片路径列表for file_name in file_list:#使用gfile从路径中读取图片image_raw_data = gfile.FastGFile(file_name, 'rb').read()#对图像解码，解码结果为一个张量image = tf.image.decode_jpeg(image_raw_data)#对图像矩阵进行归一化处理#因为为了将图片数据能够保存到 TFRecord 结构体中#所以需要将其图片矩阵转换成 string#所以为了在使用时能够转换回来#这里确定下数据格式为 tf.float32  if image.dtype != tf.float32:image = tf.image.convert_image_dtype(image, dtype=tf.float32)# 将图片转化成299*299方便模型处理image = tf.image.resize_images(image, [299, 299])#为了拿到图片的真实数据这里我们要运行一个session opimage_value = sess.run(image)pixels = image_value.shape[1]#存储在TFrecord里面的不能是array的形式#所以我们需要利用tostring()将上面的矩阵#转化成字符串#再通过tf.train.BytesList转化成可以存储的形式image_raw = image_value.tostring()#存到features#随机划分测试集和训练集#这里存入TFRecord三个数据，图像的pixels像素#图像原张量，这里我们需要转成string#以及当前图像对应的标签example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={'pixels': _int64_feature(pixels),'label': _int64_feature(current_label),'image_raw': _bytes_feature(image_raw)}))chance = np.random.randint(100)#随机划分数据集if chance < validation_percentage:writer_validation.write(example.SerializeToString())elif chance < (testing_percentage+validation_percentage):writer_test.write(example.SerializeToString())else:writer.write(example.SerializeToString())# print('example',index)index = index + 1#每一个文件夹下的所有图片都是一个类别#所以这里每遍历完一个文件夹，标签就增加1current_label += 1writer.close()writer_validation.close()writer_test.close()

以上就是我的程序，运行后没有反应也未产生tfrecord文件，不知道是什么原因？

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