一介绍
本章节主要介绍数据预处理的相关操作，包括统一输入数据的格式，图像数据的预处理，多线程的数据处理方式，以及Dataset数据集API。
二 内容
2.1 TFRecord输入数据格式
tensorflow提供一套统一的格式来存储数据，这个格式就是TFRecord, 该格式都是通过tf.train.Example Protocol Buffer的格式存储。
2.2 多线程输入数据处理框架
2.2.1 队列与多线程
在tensorflow中，队列和变量类似，都是计算图上有状态的节点。
上面提到的FIFOQueue是先进先出队列，在数据集中一般需要对数据进行随机，所以tensorflow提供了RandomShuffleQueue队列， 每次会将队列中的元素打乱，每次出队列操作得到的是从当前队列中所有元素中随机选择一个。 在tensorflow中，队列不仅仅是一种数据结构，还是异步计算张量取值的一个重要机制。比如多个线程可以同时向一个队列中写元素，或者同时读取一个队列中的元素。tf.Coordinator和tf.QueueRunner俩个类来完成多线程的协同的功能。tf.Coordinator主要用于协同多个线程一起停止，并提供了should_stop，request_stop和join三个函数。在启动之前需要声明一个tf.Coordinator类，并将这个类传入每一个创建的线程中。启动的线程需要一起查询tf.Coordinator类中提供的should_stop函数，当这个函数返回true时，则当前的线程也需要退出，每一个启动的线程都可以通过request_stop函数来通知其他线程退出。当某一个线程调用request_stop函数之后，should_stop函数的返回值被设置成True，这样其他线程可以同步终止。
tf.QueueRunner主要用于启动多个线程来操作同一个队列，启动的这些线程可以通过tf.Coordinator类来统一管理。
2.2.2 输入文件队列
虽然一个TFRecord文件中可以存储多个训练样例， 但是当训练数据量较大时，可以将数据分成多个TFRecord文件来提高处理效率。Tensorflow提供了tf.train.match_filenames_once函数来获取符合一个正则表达式的所有文件，得到的文件列表可以通过tf.train.string_input_producer函数进行有效的管理。tf.train.string_input_producer函数会使用初始化时提供的文件列表创建一个输入队列，输入队列中原始元素为文件列表中的所有文件。当一个输入队列中的所有文件都被处理完后，它会将初始化时提供的文件列表中的文件全部重新加入队列，该函数可以设置num_epochs参数来限制加载初始文件列表的最大轮数。超过轮数报错。
2.2.3 组合训练数据
已经介绍了如何从文件列表中读取单个样例，在得到多个样例后，将其组合成batch，提高模型的运行效率。tensorflow提供了tf.train.batch和tf.train.shuffle_batch函数将单个样例组织成batch的形式输出。
tf.train.shuffle_batch跟tf.train.batch是几乎相同的，只是多了一个min_after_dequeue，该参数限制了出队队列中元素的最少个数，当队列元素太少时，随机打乱样例顺序的作用不大。
2.3 DataSet
上一节通过队列进行多线程输入的方法。除队列以外，tensorflow还提供了一套更高层的数据处理框架。在新的框架中，每一个数据来源都被抽象成一个“数据集”，开发者可以根据数据集为基本对象，方便进行batching，随机打乱(shuffle)等操作。 在数据集框架中，每一个数据集代表一个数据来源：数据可能来自一个张量，一个TFRecord文件，一个文本文件，或着经过sharding的一系列文件，等等。由于训练数据通常无法全部写入内存中， 从数据集中读取数据时需要使用一个迭代器按顺序进行读取。
利用数据集读取数据三个基本步骤： 1.定义数据集的构造方法，上面例子中的tf.data.Dataset.from_tensor_slices 2.定义遍历器，make_one_shot_iterator 3.使用get_next()方法从遍历器中读取数据集。
数据大部分是TFRecord文件， 但是这种格式的文件还需要解析一遍，所以：
使用make_one_shot_iterator时，数据集的所有参数必须已经确定，因make_one_shot_iterator不需要特别的初始化过程。如果需要用到placeholder来初始化数据集，那就需要用到initializable_iterator。
