人工智能AI培训_TensorFlow 队列与线程
深度学习的模型训练过程往往需要大量的数据，而将这些数据一次性的读入和预处理需要大量的时间开销，所以通常采用队列与多线程的思想解决这个问题，而且TensorFlow为我们提供了完善的函数。
本文介绍了TensorFlow的线程和队列。在使用TensorFlow进行异步计算时，队列是一种强大的机制。正如TensorFlow中的其他组件一样，队列就是TensorFlow图中的节点。这是一种有状态的节点，就像变量一样：其他节点可以修改它的内容。具体来说，其他节点可以把新元素插入到队列后端(rear)，也可以把队列前端(front)的元素删除。
在Python中是没有提供直接实现队列的函数的，所以通常会使用列表模拟队列。而TensorFlow提供了整套实现队列的函数和方法，在TensorFlow中，队列和变量类似，都是计算图上有状态的节点。操作队列的函数主要有：
FIFOQueue()：创建一个先入先出（FIFO）的队列
RandomShuffleQueue()：创建一个随机出队的队列
enqueue_many()：初始化队列中的元素
dequeue()：出队 enqueue()：入队
与队列Queue有关的有以下三个概念：
Queue是TF队列和缓存机制的实现
QueueRunner是TF中对操作Queue的线程的封装
Coordinator是TF中用来协调线程运行的工具
虽然它们经常同时出现，但这三样东西在TensorFlow里面是可以单独使用的，不妨先分开来看待。
1.Queue，队列
根据实现的方式不同，分成具体的几种类型，例如：
tf.FIFOQueue 按入列顺序出列的队列
tf.RandomShuffleQueue 随机顺序出列的队列
tf.PaddingFIFOQueue 以固定长度批量出列的队列
tf.PriorityQueue 带优先级出列的队列
...
这些类型的Queue除了自身的性质不太一样外，创建、使用的方法基本是相同的，以下介绍两个最常用的
1)tf.FIFOQueue(capacity, dtypes, name='fifo_queue') 创建一个以先进先出的顺序对元素进行排队的队列
参数:
capacity：整数。可能存储在此队列中的元素数量的上限
dtypes：DType对象列表。长度dtypes必须等于每个队列元 素中的张量数,dtype的类型形状，决定了后面进队列元素形状
方法:
q.dequeue()获取队列的数据
q.enqueue(值)将一个数据添加进队列
q.enqueue_many(列表或者元组)将多个数据添加进队列
q.size() 返回队列的大小
2)、tf.RandomShuffleQueue() 随机出的队列
Queue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（或称为“声明”），需要放在Session中运行才能获得真正的数值。下面是一个单独使用Queue的例子：
2. QueueRunner,队列管理器
tf.train.QueueRunner(queue, enqueue_ops=None)
参数:
queue：A Queue
enqueue_ops：添加线程的队列操作列表，[]*2,指定两个线程
create_threads(sess, coord=None,start=False) 创建线程来运行给定会话的入队操作
start：布尔值，如果True启动线程；如果为False调用者 必须调用start()启动线程
coord:线程协调器 用于线程的管理
Tensorflow的计算主要在使用CPU/GPU和内存，而数据读取涉及磁盘操作，速度远低于前者操作。因此通常会使用多个线程读取数据，然后使用一个线程消费数据。QueueRunner就是来管理这些读写队列的线程的。
QueueRunner需要与Queue一起使用（这名字已经注定了它和Queue脱不开干系），但并不一定必须使用Coordinator。看下面这个例子：
增加计数的进程会不停的后台运行，执行入队的进程会先执行10次（因为队列长度只有10），然后主线程开始消费数据，当一部分数据消费被后，入队的进程又会开始执行。最终主线程消费完20个数据后停止，但其他线程继续运行，程序不会结束。
3.Coordinator，线程协调器
tf.train.Coordinator() 线程协调员,实现一个简单的机制来协调一 组线程的终止
方法: 返回的是线程协调实例
request_stop() 请求停止
join(threads=None, stop_grace_period_secs=120) 等待线程终止
Coordinator是个用来保存线程组运行状态的协调器对象，它和TensorFlow的Queue没有必然关系，是可以单独和Python线程使用的。例如：
将这个程序运行起来，主线程会等待所有子线程都停止后结束，从而使整个程序结束。由此可见，只要有任何一个线程调用了Coordinator的request_stop方法，所有的线程都可以通过should_stop方法感知并停止当前线程。
将QueueRunner和Coordinator一起使用，实际上就是封装了这个判断操作，从而使任何一个现成出现异常时，能够正常结束整个程序，同时主线程也可以直接调用request_stop方法来停止所有子线程的执行。
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