各位大大好，小弟最近在研究tensorflow读档时有几个问题想请各位解惑。 爬文时看到的范例为: import tensorflow as tf filename_queue = tf.train.string_input_producer( ["iris1.csv", "iris2.csv", "iris3.csv"]) reader = tf.TextLineReader() key, value = reader.read(filename_queue) record_defaults = [[0.0], [0.0], [0.0], [0.0], [0]] col1, col2, col3, col4, col5 = tf.decode_csv( value, record_defaults=record_defaults) features = tf.stack([col1, col2, col3, col4]) with tf.Session() as sess: coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) for i in range(10): example, label = sess.run([features, col5]) print(example, label) coord.request_stop() coord.join(threads) 目前已将data分别存为三个csv档，请问将data导入的步骤是否为第二行的程式码? 程式码在两台电脑上试着运行後在session的回圈时均无法运行分别产生两种错误， 分别为: 1.'utf-8' codec can't encode character '\udca8' in position 65: surrogates not allowed 爬文後发现为档案位置不对的错误，然而在改变位置後依然为这个错误 2.一跑程式，spyder就直接跳出已停止运作的通知框 劳烦各位大大在百忙中指点迷津，谢谢各位的帮忙 --

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