用十张图详解TensorFlow数据读取机制（附代码）

在学习TensorFlow的过程中，有很多小伙伴反映读取数据这一块很难理解。而在TensorFlow中，为了方便管理，在内存队列前又添加了一层所谓的“文件名队列”。外部捕捉到这个异常后就可以结束程序了。这就是TensorFlow中读取数据的基本机制。这个函数需要传入一个文件名list，系统会自动将它转为一个文件名队列。此外tf.train.string_input_producer还有两个重要的参数，一个是num_epochs，它就是我们上文中提到的epoch数。另外一个就是shuffle，shuffle是指在一个epoch内文件的顺序是否被打乱。在我们使用tf.train.string_input_producer创建文件名队列后，整个系统其实还是处于“停滞状态”的，也就是说，我们文件名并没有真正被加入到队列中。而使用tf.train.start_queue_runners之后，才会启动填充队列的线程，这时系统就不再“停滞”。并使用reader读取，reader每次读取一张图片并保存。