tensorflow的用法：data_flow_ops.FIFOQueue的用法

深碍√TFBOYSˉ_ 2024-04-17 14:37 68阅读 0赞

import tensorflow as tf
    from tensorflow.python.ops import data_flow_ops
    
    ### 文件名的placeholder
    image_paths_placeholder = tf.placeholder(tf.string, shape=(None,3), name='image_paths')
    ### 文件标签的placeholder
    labels_placeholder = tf.placeholder(tf.int32, shape=(None,3), name='labels')
    ### 输入队列的参数配置
    input_queue = data_flow_ops.FIFOQueue(
    							capacity=3,                        ## 容量
                                dtypes=[tf.string, tf.int32],  ## 元素类型
                                shapes=[(3,), (3,)],             ## 元素的尺寸
                                shared_name=None, name=None)
    
    ### 根据输入队列的配置来建立输入
    enqueue_op = input_queue.enqueue_many([image_paths_placeholder, labels_placeholder])
    
    X = [["1", "1", "1"], ["2", "2", "2"], ["3", "3", "3"]]
    Y = [[1, 1, 1], [2, 2, 2], [3, 3, 3]]
    
    with tf.Session() as sess:
    	### 通过feed_dict将真实数据入队
        enqueue_op.run(feed_dict={image_paths_placeholder: X, labels_placeholder: Y})
        for i in range(3):
            print(sess.run([input_queue.dequeue()]))

参考[http://blog.sina.com.cn/s/blog\_63f49c950102xfxc.html][http_blog.sina.com.cn_s_blog_63f49c950102xfxc.html]

[http_blog.sina.com.cn_s_blog_63f49c950102xfxc.html]: http://blog.sina.com.cn/s/blog_63f49c950102xfxc.html

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