tensorflow批量读取数据

Tensorflow 数据读取有三种方式：

Preloaded data: 预加载数据，在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况)。

Feeding: Python产生数据，再把数据喂给后端。TensorFlow程序运行的每一步， 让Python代码来供给数据。

Reading from file: 从文件中直接读取，在TensorFlow图的起始， 让一个输入管线从文件中读取数据。

（https://www.cnblogs.com/jyxbk/p/7773319.html

https://blog.csdn.net/XUEER88888888888888/article/details/86666614

https://www.cnblogs.com/zyly/p/8982335.html

https://blog.csdn.net/chenghtao/article/details/82110434

https://www.cnblogs.com/jyxbk/p/7773319.html

https://www.sogou.com/link?url=DSOYnZeCC_rR_TP93bdO6NeXnRkLS7fcqFq8n02wCL9Pp37pjYjVUJBPmYRRn48s

https://blog.csdn.net/christianashannon/article/details/78966048

）

         对于数据量较小而言，可能一般选择直接将数据加载进内存，然后再分batch输入网络进行训练（tip:使用这种方法时，结合yield 使用更为简洁，大家自己尝试一下吧，我就不赘述了）。但是，如果数据量较大，这样的方法就不适用了，因为太耗内存，所以这时最好使用tensorflow提供的队列queue，也就是第二种方法 从文件读取数据。对于一些特定的读取，比如csv文件格式，官网有相关的描述，在这儿我介绍一种比较通用，高效的读取方法（官网介绍的少），即使用tensorflow内定标准格式——TFRecords

    TensorFlow提供了一个队列机制，通过多线程将读取数据与计算数据分开。因为在处理海量数据集的训练时，无法把数据集一次全部载入到内存中，需要一边从硬盘中读取，一边进行训练，为了加快训练速度，我们可以采用多个线程读取数据，一个线程消耗数据。（队列：https://www.jianshu.com/p/d063804fb272）

TensorFlow里与Queue有关的概念和用法。

其实概念只有三个：

Queue是TF队列和缓存机制的实现

QueueRunner是TF中对操作Queue的线程的封装

Coordinator是TF中用来协调线程运行的工具

1. Queue

   根据实现的方式不同，分成具体的几种类型，例如：

tf.FIFOQueue 按入列顺序出列的队列

tf.RandomShuffleQueue 随机顺序出列的队列

tf.PaddingFIFOQueue 以固定长度批量出列的队列

tf.PriorityQueue 带优先级出列的队列

... ...

这些类型的Queue除了自身的性质不太一样外，创建、使用的方法基本是相同的。

创建函数的参数：

tf.FIFOQueue(capacity, dtypes, shapes=None, names=None ...)

Queue主要包含入列（enqueue）和出列（dequeue）两个操作。enqueue操作返回计算图中的一个Operation节点，dequeue操作返回一个Tensor值。Tensor在创建时同样只是一个定义（或称为“声明”），需要放在Session中运行才能获得真正的数值。（详细请参考：https://blog.csdn.net/fegang2002/article/details/82949863）下面是一个单独使用Queue的例子：

import tensorflow as tf

import os

os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'

tf.InteractiveSession()

q = tf.FIFOQueue(2, "float")

init = q.enqueue_many(([0,0],))

x = q.dequeue()

y = x+1

q_inc = q.enqueue([y])

init.run()

q_inc.run()

q_inc.run()

q_inc.run()

x.eval() # 返回1

x.eval() # 返回2

x.eval() # 卡住

如果一次性入列超过Queue Size的数据，enqueue操作会卡住，直到有数据（被其他线程）从队列取出。对一个已经取空的队列使用dequeue操作也会卡住，直到有新的数据（从其他线程）写入

2. QueueRunner

   Tensorflow的计算主要在使用CPU/GPU和内存，而数据读取涉及磁盘操作，速度远低于前者操作。因此通常会使用多个线程读取数据，然后使用一个线程消费数据。QueueRunner就是来管理这些读写队列的线程的。

   QueueRunner需要与Queue一起使用（这名字已经注定了它和Queue脱不开干系），但并不一定必须使用Coordinator。看下面这个例子：

增加计数的进程会不停的后台运行，执行入队的进程会先执行10次（因为队列长度只有10），然后主线程开始消费数据，当一部分数据消费被后，入队的进程又会开始执行。最终主线程消费完20个数据后停止，但其他线程继续运行，程序不会结束。