本文介绍了当数据量过大不适合直接加载到内存时，如何利用TensorFlow提供的队列(queue)来实现从文件中读取数据的方法。特别是针对大量数据的情况，推荐使用TensorFlow的标准格式TFRecords来进行高效的数据读取。
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
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