tensorflow队列tf.FIFOQueue | enqueue | enqueue_many | dequeue | dequeue_many

关于队列的相关知识，盗用一张https://blog.csdn.net/HowardWood/article/details/79406891的动态图

import tensorflow as tf
import time
#
q = tf.FIFOQueue(3,'float')                   ###创建先入先出的队列
init = q.enqueue_many([[0.,0.,0.],])          ###[[0.,0.,0.],]的第0个以及元素为[0.,0.,0.]，将[0.,0.,0.]的元素连入队
x = q.dequeue()                               ###出列一个元素
y = x+1
q_inc = q.enqueue([y])                        ###单个数列[y]入队
with tf.Session() as sess:                    ###开启会话执行以上定义的操作
    init.run()                                ###初始化列队（列队中加入3个0）
    for _ in range(10):                       ###出列  入列 循环操作
        v,_ = sess.run([x,q_inc])             ###执行x = q.dequeue  出列    空出一个位置，执行入列 q.enqueue([y])
        time.sleep(2)
        print(v)
        # print(_)
'''
0.0
0.0
0.0
1.0
1.0
1.0
2.0
2.0
2.0
3.0
'''

动态图代码复现

###[[3.,2.,1.],[11.,22.,33.],[111.,222.,333.]]的第一个一级元素[3.,2.,1.]入队

# ###张量（数组）
input_data = [[3.,2.,1.],[11.,22.,33.],[111.,222.,333.]]
##创建一个先入先出队列
q = tf.FIFOQueue(3,dtypes=[tf.float32])
###入队---一次入队一个张量
init=q.enqueue(input_data)
###出队----一次出队一个张量
output_data = q.dequeue()
with tf.Session() as sess:
    ###入队操作3次（如果四次入队，而创建的队列长度为3，在入队3次后，没有出队操作，入队操作将会被阻止）
    init.run()
    init.run()
    init.run()
    ##出队操作3次（如果队列里面没有数据，操作会被阻止，直到队列里面有一个数字）
    print('1:',sess.run(output_data))
    print('2:', sess.run(output_data))
    print('3:', sess.run(output_data))
    sess.run(q.close(cancel_pending_enqueues=True))
    print(sess.run(q.is_closed()))
'''
输出：
1: [ 3.  2.  1.]
2: [ 3.  2.  1.]
3: [ 3.  2.  1.]
'''

enqueue and dequeue

#1.队列中元素的个数，小于出队操作的次数  ---   程序会被阻止（暂停等待），直到有队列中有元素
# ###张量（数组）
input_data = [[3.,2.,1.],[11.,22.,33.],[111.,222.,333.]]
##创建一个先入先出队列
q = tf.FIFOQueue(3,dtypes=[tf.float32])
###入队---一次入队一个张量
init=q.enqueue(input_data)
###出队----一次出队一个张量
output_data = q.dequeue()
with tf.Session() as sess:
    ###入队操作3次（如果四次入队，而创建的队列长度为3，在入队3次后，没有出队操作，入队操作将会被阻止）
    init.run()
    init.run()
    # init.run()   只执行了两次入队操作，队列中有两个元素

    print('1:',sess.run(output_data))
    print('2:', sess.run(output_data))
    print('3:', sess.run(output_data))  ##出队操作3次（如果队列里面没有数据，操作会被阻止，直到队列里面有一个数字）
    sess.run(q.close(cancel_pending_enqueues=True))
    print(sess.run(q.is_closed()))
'''
输出：
1: [ 3.  2.  1.]
2: [ 3.  2.  1.]
之后等待
'''

异常

##将数组的第一个以及元素的以及元素作为分别的元素，一次入队n个

input_data=[[3.,2.,1.],[11.,22.,33.],[111.,222.,333.]]
print(tf.shape(input_data))
q=tf.FIFOQueue(3,dtypes=[tf.float32],shapes=[[]])
init=q.enqueue_many(input_data)
output_data=q.dequeue()
with tf.Session() as sess:
    init.run()  ##入队一次（3个元素）
    print('1：',sess.run(output_data))
    print('2：',sess.run(output_data))
    print('3：',sess.run(output_data))
    sess.run(q.close(cancel_pending_enqueues=True))
    print(sess.run(q.is_closed()))
'''
1： 3.0
2： 2.0
3： 1.0
True
'''

enqueue_many and dequeue