9、数据读取

1、我们要处理的数据一般在文件（图片，文档等）当中，读取数据之后才能使用深度学习算法进行训练，tf提供了多种数据的读取方式。

• CSV文件读取
• 图片读取
• 二进制文件读取
• tfrecords文件读取

2、在计算需要争分夺秒的时候，如何提高I/O的速度？（即如何解决I/O和计算不平衡的问题）

　　在训练的过程中，我们需要训练的数据往往会非常的大，不可能执行一次性读取的操作，不仅消耗内存，而且“计算”要花费更长的时间去等待“读取”的完成才能继续，tf提供了真正的多线程、队列以及文件的改善（tfrecords文件格式）机制，可以并行的去执行多个任务，

 　　tf让子线程去读取数据，这样主线程就可以直接进行模型的训练。子线程没读取到一定量的数据（如100个）之后，主线程进行模型的训练。

3、队列和线程

9、数据读取

原文：https://www.cnblogs.com/pengzhonglian/p/11866234.html