Tensorflow函数说明（3）——queue

Tensorflow 提供队列读取数据构造 batch 的方法。队列可以加快数据度的速度，先进先出等等的基本特性就不赘述了，直接介绍tensorflow 是如何做的。

首先，用给的文件名列表生成一个文件名队列（file name queue）。

然后，从文件名队列中，按照指定的方式按个读取单个数据。

最后，再把读出的数据放入另外一个队列中，该队列 dequeue 用以构造 batch 。

可以参考下面的代码：

def read_my_file_format(filename_queue):
  reader = tf.SomeReader()
  key, record_string = reader.read(filename_queue)
  example, label = tf.some_decoder(record_string)
  processed_example = some_processing(example)
  return processed_example, label

def input_pipeline(filenames, batch_size, num_epochs=None):
  filename_queue = tf.train.string_input_producer(
      filenames, num_epochs=num_epochs, shuffle=True)
  example, label = read_my_file_format(filename_queue)
  # min_after_dequeue defines how big a buffer we will randomly sample
  #   from -- bigger means better shuffling but slower start up and more
  #   memory used.
  # capacity must be larger than min_after_dequeue and the amount larger
  #   determines the maximum we will prefetch.  Recommendation:
  #   min_after_dequeue + (num_threads + a small safety margin) * batch_size
  min_after_dequeue = 10000
  capacity = min_after_dequeue + 3 * batch_size
  example_batch, label_batch = tf.train.shuffle_batch(
      [example, label], batch_size=batch_size, capacity=capacity,
      min_after_dequeue=min_after_dequeue)
  return example_batch, label_batch

tf.train.string_input_producer(string_tensor, num_epochs=none, shuffle=true, seed=none, capacity=32, shared_name=none, name=none, cancel_op=none) 返回一个 queue

string_tensor: 存储的是要构造 queue 的一组文件名

num_epochs: 如果没有指定，则在这些文件名中一直循环不停。若指定，则在每一个 string 都被生成指定次数后产                          生 out_of_range 错误

shuffle: 是否开启乱序，默认开启

tf.SomeReader() 有多种类型，下面只介绍一种。

tf.FixedLengthRecordReader(record_bytes, hearder_bytes, footer_bytes, name=none) 返回一个 reader

record_bytes: 实际有效数据长度，单位为 byte

hearder_bytes: 头

footer_bytes: 尾

tf.FixedLengthRecordReader.read(queue, name=none) 返回单个 （key, value）-- （名字，值）

queue: 输入 string 队列

tf.train.shuffle_batch(tensors, batch_size, capacity, min_after_dequeue, num_threads=1, seed=none, enqueue_many=false, shapes=none, allow_smaller_final_batch=false, shared_name=none, name=none)

tensors: 可以输入多个 tensor ，若输入的形状是 [x, y, z] ，输出为 [batch_size, x, y, z]

batch_size: batch 大小

capacity: 控制队列的总大小

min_after_dequeue: 队列维持的最小长度

num_threads: 线程数，可设置多个

更多关于 reading data 和 queue 的介绍参看官方教程。