tensorflow|tf.train.slice_input_producer|tf.train.Coordinator|tf.train.start_queue_runners

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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','imag3','img4','img5','img6'],[1,2,3,4,5,6]]
        num_epochs:可选参数，迭代次数   num_epochs=None  无限次遍历tensor列表   num_epochs=N 生成器只能遍历列表N次
        shuffle：shuffle=True 乱序样本    shuffle=False需要在批处理时使用tf.train.shuffle_batch函数打乱样本
        seed：随机数种子  在shuffle=True 时使用
        capacity：设置tensor列表的容量
        shared_name：可选参数，如果设置一个‘shared_name’，则在不同的上下文环境（Session）中可以通过这个名字共享生成的tensor
        name：设置操作名称

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import tensorflow as tf

###思路：准备入文件名队列    创建线程    入队线程
images = ['img1','image2','imag3','img4','img5','img6']
labels = [1,2,3,4,5,6]

epoch_num = 8
queue = tf.train.slice_input_producer([images,labels],num_epochs=None,shuffle=False) #从文件里抽取tensor，准备放入文件名队列
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    coord = tf.train.Coordinator()                             ###创建一个线程协调器，用来管理之后再Session中启动的所有线程
    ###启动入队线程，由多个或单个线程，按照设定规则把文件读入到文件名队列中，返回线程ID的列表。一般情况下，系统有多少核，就会启动多少个入队线程
    ###入队具体使用多少个线程在tf.train.batch中设定
    threads = tf.train.start_queue_runners(sess,coord=coord)
    for i in range(epoch_num):
        k = sess.run(queue)
        print("*************")
        print(i,k,k[0],k[1])

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0 [b'img1', 1] b'img1' 1
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1 [b'image2', 2] b'image2' 2
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2 [b'imag3', 3] b'imag3' 3
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3 [b'img4', 4] b'img4' 4
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4 [b'img5', 5] b'img5' 5
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5 [b'img6', 6] b'img6' 6
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6 [b'img1', 1] b'img1' 1
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7 [b'image2', 2] b'image2' 2
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