现在来看tensorflow给我们提供了什么
Queue
Queue,队列,用来存放数据(跟Variable似的),tensorflow中的Queue中已经实现了同步机制,所以我们可以放心的往里面添加数据还有读取数据....如果Queue中的数据满了,那么en_queue操作将会阻塞,如果Queue是空的,那么dequeue操作就会阻塞.在常用环境中,一般是有多个en_queue线程同时像Queue中放数据,有一个dequeue...Coordinator(协调者)
Coordinator就是用来帮助多个线程同时停止.线程组需要一个Coordinator来协调它们之间的工作.
# Thread body: loop until the...”, “file1.csv”])
先来看第一个APItf.train.string_input_producer(["file0.csv", "file1.csv"]),看一下里面的代码怎么实现的.在追到...tf.train.shuffle_batch,它所干的事情有:
创建一个RandomShuffleQueue用来保存样本
使用QueueRunner创建多个enqueue线程向Queue中放数据
创建一个