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 =…

转载:https://blog.csdn.net/akadiao/article/details/78552037 tf.FIFOQueue tf.FIFOQueue继承基类QueueBase． QueueBase主要包含入列(enqueue)和出列(dequeue)两个操作: enqueue操作返回计算图中的一个Operation节点,dequeue操作返回一个Tensor值．Tensor在创建时同样只是一个定义,需要放在Session中运行才能获得真正的数值． 参数: capacity:指定…

Tensorflow–tf.FIFOQueue详解描述tf.FIFOQueue根据先进先出(FIFO)的原则创建一个队列.队列是Tensorflow的一种数据结构,每个队列的元素都是包含一个或多个张量的元组,每个元组都有静态的类型和尺寸.入列和出列可以支持一次一个元素,或一次一批元素.它继承于Tensorflow队列执行的基类tf.QueueBase.队列是Tensorflow计算图异步处理张量的重要对象. 初始化init __init__( capacity, dtypes, shapes=N…

目录 Tensorflow队列 同步执行队列 队列管理器 异步执行队列 线程协调器 在使用TensorFlow进行异步计算时,队列是一种强大的机制. 为了感受一下队列,让我们来看一个简单的例子.我们先创建一个"先入先出"的队列(FIFOQueue),并将其内部所有元素初始化为某些值.然后,我们构建一个TensorFlow图,它从队列前端取走一个元素,加上1之后,放回队列的后端.慢慢地,队列的元素的值就会增加. TensorFlow提供了两个类来帮助多线程的实现:tf.Coordinat…

import tensorflow as tf q = tf.FIFOQueue(2, "int32") init = q.enqueue_many(([0, 10],)) x = q.dequeue() y = x + 1 q_inc = q.enqueue([y]) with tf.Session() as sess: init.run() for _ in range(5): v, _ = sess.run([x, q_inc]) print(v) import time imp…

tensorflow数据读取机制 tensorflow中为了充分利用GPU,减少GPU等待数据的空闲时间,使用了两个线程分别执行数据读入和数据计算. 具体来说就是使用一个线程源源不断的将硬盘中的图片数据读入到一个内存队列中,另一个线程负责计算任务,所需数据直接从内存队列中获取. tf在内存队列之前,还设立了一个文件名队列,文件名队列存放的是参与训练的文件名,要训练 N个epoch,则文件名队列中就含有N个批次的所有文件名. 示例图如下: 图片来至于 https://zhuanlan.zhihu.…

tensorflow数据读取机制 tensorflow中为了充分利用GPU,减少GPU等待数据的空闲时间,使用了两个线程分别执行数据读入和数据计算. 具体来说就是使用一个线程源源不断的将硬盘中的图片数据读入到一个内存队列中,另一个线程负责计算任务,所需数据直接从内存队列中获取. tf在内存队列之前,还设立了一个文件名队列,文件名队列存放的是参与训练的文件名,要训练 N个epoch,则文件名队列中就含有N个批次的所有文件名. 示例图如下: 图片来至于 https://zhuanlan.zhihu.…

原文地址: https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/79776876 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ tensorflow数据读取机制 tensorflow中为了充分利用GPU,减少GPU等待数据的空闲时间,使用了两个线程分别执行数据读入和数据计算. 具…

  #### ''' tf.train.slice_input_producer :定义样本放入文件名队列的方式[迭代次数,是否乱序],但此时文件名队列还没有真正写入数据 slice_input_producer(tensor_list, num_epochs=None, shuffle=True, seed=None,capacity=32, shared_name=None, name=None) tensor_list:如[images,labels] = [['img1','image2…

在计算loss的时候,最常见的一句话就是 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits ,那么它到底是怎么做的呢? 首先明确一点,loss是代价值,也就是我们要最小化的值 tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits, labels, name=None) 除去name参数用以指定该操作的name,与方法有关的一共两个参数: 第一个参数logits:就是神经网络最后一层的输出,如果有batch的话,它的大小就是[b…