tensorflow 队列管理之同步操作

最新推荐文章于 2024-09-21 22:55:34 发布

Rui012345

最新推荐文章于 2024-09-21 22:55:34 发布

阅读量302

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏： tensorflow 文章标签： tensorflow

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_27855219/article/details/83375385

tensorflow 专栏收录该内容

6 篇文章

订阅专栏

本文探讨了使用TensorFlow进行数据处理与训练时的队列同步机制。通过定义FIFO队列并实施数据预处理与再入队操作，实现数据流的高效管理和利用。文章详细展示了如何在会话中初始化队列、执行数据处理流程及数据训练的过程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Oct 25 09:49:34 2018

@author: Grey
"""
import tensorflow as tf
#模拟同步 先处理数据再取数据训练
#会话运行
#1.定义队列
Q=tf.FIFOQueue(3,tf.float32)
#放入数据,列表，否则认为是张量
enq_many=Q.enqueue_many([[0.1,0.2,0.3],])

#2.定义处理数据的逻辑、取数据过程，取数据+1 再入队

out_q=Q.dequeue()#op
data=out_q+1
en_q=Q.enqueue(data)


with tf.Session() as sess:
#    初始化队列
    sess.run(enq_many)
#    处理数据
    for i in range(100):
        sess.run(en_q)
#        训练数据
    for i in range(Q.size().eval()):
        print(sess.run(Q.dequeue()))
    pass

未加同步，输出结果：