我的数据：
6.1101,17.592
5.5277,9.1302
8.5186,13.662
7.0032,11.854
5.8598,6.8233
8.3829,11.886
7.4764,4.3483
若格式为txt，则先转为Csv格式：
# coding=utf-8
import csv
#要保存后csv格式的文件名
file_name_string="file.csv"
with open(file_name_string, 'wb') as csvfile:
#编码风格，默认为excel方式，也就是逗号(,)分隔
spamwriter = csv.writer(csvfile, dialect='excel')
# 读取txt文件，每行按逗号分割提取数据
with open('ex1data1.txt', 'rb') as file_txt:
for line in file_txt:
line_datas= line.strip('\n').split(',')
spamwriter.writerow(line_datas)
得到file.csv文件，其中ex1data1.txt为原数据，file.csv为转化后的csv数据：
image.png
读取Csv格式数据：
# coding=utf-8
import tensorflow as tf
import os
import csv
#要保存后csv格式的文件名
file_name_string="file.csv"
filename_queue = tf.train.string_input_producer([file_name_string])
#每次一行
reader = tf.TextLineReader()
key,value = reader.read(filename_queue)
record_defaults = [[1.0], [1.0]] # 这里的数据类型决定了读取的数据类型，而且必须是list形式
col1, col2 = tf.decode_csv(value, record_defaults=record_defaults) # 解析出的每一个属性都是rank为0的标量
with tf.Session() as sess:
#线程协调器
coord = tf.train.Coordinator()
#启动线程
threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)
is_second_read=0
line1_name='%s:1' % file_name_string
print line1_name
while True:
#x_第一个数据，y_第二个数据，dline_key中保存当前读取的行号
x_, y_,line_key = sess.run([col1, col2,key])
#若当前line_key第二次等于第一行的key(即line1_name)则说明读取完，跳出循环
if is_second_read==0 and line_key==line1_name:
is_second_read=1
elif is_second_read==1 and line_key==line1_name:
break
print (x_,y_,line_key)
#循环结束后，请求关闭所有线程
coord.request_stop()
coord.join(threads)
sess.close()
输出结果：
image.png
官网参考：地址
