生活就是这样，有时候想念也是一种幸福，是那样的美所以愿每一个身边的朋友都珍惜自己来之不易的幸福吧，不管你的幸福是小时大，做最真实的自己，拥有最平凡的幸福！
先放关键代码：
i = tf.train.range_input_producer(NUM_EXPOCHES, num_epochs=1, shuffle=False).dequeue() inputs = tf.slice(array, [i * BATCH_SIZE], [BATCH_SIZE])
原理解析：
第一行会产生一个队列，队列包含0到NUM_EXPOCHES-1的元素，如果num_epochs有指定，则每个元素只产生num_epochs次，否则循环产生。shuffle指定是否打乱顺序，这里shuffle=False表示队列的元素是按0到NUM_EXPOCHES-1的顺序存储。在Graph运行的时候，每个线程从队列取出元素，假设值为i，然后按照第二行代码切出array的一小段数据作为一个batch。例如NUM_EXPOCHES=3，如果num_epochs=2，则队列的内容是这样子；
0,1,2,0,1,2
队列只有6个元素，这样在训练的时候只能产生6个batch，迭代6次以后训练就结束。
如果num_epochs不指定，则队列内容是这样子：
0,1,2,0,1,2,0,1,2,0,1,2...
队列可以一直生成元素，训练的时候可以产生无限的batch，需要自己控制什么时候停止训练。
下面是完整的演示代码。
数据文件test.txt内容：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35
main.py内容：
import tensorflow as tf
import codecs
BATCH_SIZE = 6
NUM_EXPOCHES = 5
def input_producer():
array = codecs.open("test.txt").readlines()
array = map(lambda line: line.strip(), array)
i = tf.train.range_input_producer(NUM_EXPOCHES, num_epochs=1, shuffle=False).dequeue()
inputs = tf.slice(array, [i * BATCH_SIZE], [BATCH_SIZE])
return inputs
class Inputs(object):
def __init__(self):
self.inputs = input_producer()
def main(*args, **kwargs):
inputs = Inputs()
init = tf.group(tf.initialize_all_variables(),
tf.initialize_local_variables())
sess = tf.Session()
coord = tf.train.Coordinator()
threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord)
sess.run(init)
try:
index = 0
while not coord.should_stop() and index<10:
datalines = sess.run(inputs.inputs)
index += 1
print("step: %d, batch data: %s" % (index, str(datalines)))
except tf.errors.OutOfRangeError:
print("Done traing:-------Epoch limit reached")
except KeyboardInterrupt:
print("keyboard interrput detected, stop training")
finally:
coord.request_stop()
coord.join(threads)
sess.close()
del sess
if __name__ == "__main__":
main()
输出：
step: 1, batch data: ['1' '2' '3' '4' '5' '6'] step: 2, batch data: ['7' '8' '9' '10' '11' '12'] step: 3, batch data: ['13' '14' '15' '16' '17' '18'] step: 4, batch data: ['19' '20' '21' '22' '23' '24'] step: 5, batch data: ['25' '26' '27' '28' '29' '30'] Done traing:-------Epoch limit reached
如果range_input_producer去掉参数num_epochs=1，则输出：
step: 1, batch data: ['1' '2' '3' '4' '5' '6'] step: 2, batch data: ['7' '8' '9' '10' '11' '12'] step: 3, batch data: ['13' '14' '15' '16' '17' '18'] step: 4, batch data: ['19' '20' '21' '22' '23' '24'] step: 5, batch data: ['25' '26' '27' '28' '29' '30'] step: 6, batch data: ['1' '2' '3' '4' '5' '6'] step: 7, batch data: ['7' '8' '9' '10' '11' '12'] step: 8, batch data: ['13' '14' '15' '16' '17' '18'] step: 9, batch data: ['19' '20' '21' '22' '23' '24'] step: 10, batch data: ['25' '26' '27' '28' '29' '30']
有一点需要注意，文件总共有35条数据，BATCH_SIZE = 6表示每个batch包含6条数据，NUM_EXPOCHES = 5表示产生5个batch，如果NUM_EXPOCHES =6，则总共需要36条数据，就会报如下错误：
InvalidArgumentError (see above for traceback): Expected size[0] in [0, 5], but got 6 [[Node: Slice = Slice[Index=DT_INT32, T=DT_STRING, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](Slice/input, Slice/begin/_5, Slice/size)]]
错误信息的意思是35/BATCH_SIZE=5，即NUM_EXPOCHES 的取值能只能在0到5之间。
以上这篇tensorflow使用range_input_producer多线程读取数据实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
