详解tensorflow数据读取机制
如何在tensorflow中创建上述的两个队列呢？
1.对于文件名队列，我们使用tf.train.string_input_producer函数。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.
2.在tensorflow中，内存队列不需要我们自己建立，我们只需要使用reader对象从文件名队列中读取数据就可以了
3.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。此时如果我们开始计算，因为内存队列中什么也没有，计算单元就会一直等待，导致整个系统被阻塞.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”。此后计算单元就可以拿到数据并进行计算，整个程序也就跑起来了，这就是函数tf.train.start_queue_runners的用处。
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import tensorflow as tf
# 新建一个Session
with tf.Session() as sess:
# 我们要读三幅图片A.jpg, B.jpg, C.jpg
filename = ['A.jpg', 'B.jpg', 'C.jpg']
# string_input_producer会产生一个文件名队列
filename_queue = tf.train.string_input_producer(filename, shuffle=False, num_epochs=5)
# reader从文件名队列中读数据。对应的方法是reader.read
reader = tf.WholeFileReader()
key, value = reader.read(filename_queue)
# tf.train.string_input_producer定义了一个epoch变量，要对它进行初始化
tf.local_variables_initializer().run()
# 使用start_queue_runners之后，才会开始填充队列
threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess)
i = 0
while True:
i += 1
# 获取图片数据并保存
image_data = sess.run(value)
with open('read/test_%d.jpg' % i, 'wb') as f:
f.write(image_data)
