T 8

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class tf.FIFOQueue

• __init__

FIFOQueue(
    capacity,
    dtypes,
    shapes=None,
    names=None,
    shared_name=None,
    name='fifo_queue'
)

capacity： 整数，数列存储上限；

• 示例

q = tf.FIFOQueue(2, "int32")

• enqueue_many

enqueue_many(
    vals,
    name=None
)

vals： 张量，列表，元祖或者字典，队列初始化的元素；

init = q.enqueue_many(([0, 10],))

• enqueue
• dequeue

dequeue(
    name=None
)

x = q.dequeue()

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tf.train.Coordinator

• __init__

__init__(clean_stop_exception_types=None)

coord = tf.train.Coordinator()

• join

join(
    threads=None,
    stop_grace_period_secs=120,
    ignore_live_threads=False
)

threads： 列表 threading.Threads；
stop_grace_period_secs： request_stop()调用后线程停止的秒数；

• request_stop

request_stop(ex=None)

• should_stop

import tensorflow as tf 

coord = tf.train.Coordinator()

print(coord.should_stop())  #False
coord.request_stop()
print(coord.should_stop())  #True

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tf.train.QueueRunner

• __init__

__init__(
    queue=None,
    enqueue_ops=None,
    close_op=None,
    cancel_op=None,
    queue_closed_exception_types=None,
    queue_runner_def=None,
    import_scope=None
)

queue： 队列；
enqueue_ops： 稍后在线程中运行的队列操作列表；

• 示例

queue = tf.FIFOQueue(100, "float")
enqueue_op = queue.enqueue([tf.random_normal([1])])

qr = tf.train.QueueRunner(queue, [enqueue_op] * 5)

• create_threads

create_threads(
    sess,
    coord=None,
    daemon=False,
    start=False
)

sess： 会话；
coord： 用于报告错误和检查停止条件的线程管理器；

• tf.train.add_queue_runner

add_queue_runner(
    qr,
    collection=tf.GraphKeys.QUEUE_RUNNERS
)

qr： QueueRunner；
collection: 指定要添加队列运行器的图表集合；

• tf.train.start_queue_runners

start_queue_runners(
    sess=None,
    coord=None,
    daemon=True,
    start=True,
    collection=tf.GraphKeys.QUEUE_RUNNERS
)

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tf.train.match_filenames_once

• 用法

match_filenames_once(
    pattern,
    name=None
)

pattern： 文件模式，或者包含文件模式的1D张量；

• 示例

files = tf.train.match_filenames_once("path/data.tfrecords-*")

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tf.train.string_input_producer

• 用法

string_input_producer(
    string_tensor,
    num_epochs=None,
    shuffle=True,
    seed=None,
    capacity=32,
    shared_name=None,
    name=None,
    cancel_op=None
)

• 示例

filename_queue = tf.train.string_input_producer(files, shuffle=False)

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