Tensorflow队列多线程读取数据的方法是怎样的？

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在TensorFlow中，数据输入有三种方式：1. 使用feed_dict传入numpy数组；2. 从文件中直接读取数据到队列；3. 预加载数据。其中，第一种方式最为常用，如在MNIST训练源码中，通过fe输入数据。

在tensorflow中，有三种方式输入数据

1. 利用feed_dict送入numpy数组

2. 利用队列从文件中直接读取数据

3. 预加载数据

其中第一种方式很常用，在tensorflow的MNIST训练源码中可以看到，通过feed_dict={}，可以将任意数据送入tensor中。

第二种方式相比于第一种，速度更快，可以利用多线程的优势把数据送入队列，再以batch的方式出队，并且在这个过程中可以很方便地对图像进行随机裁剪、翻转、改变对比度等预处理，同时可以选择是否对数据随机打乱，可以说是非常方便。该部分的源码在tensorflow官方的CIFAR-10训练源码中可以看到，但是对于刚学习tensorflow的人来说，比较难以理解，本篇博客就当成我调试完成后写的一篇总结，以防自己再忘记具体细节。