TensorFlow学习－－tf.FIFOQueue队列

队列

tf.FIFOQueue

FIFOQueue类基于基类QueueBase．QueueBase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，需要放在Session中运行才能获得真正的数值．

tensorflow使用tf.FIFOQueue类创建一个先入先出队列．
属性：
capacity：指定队列中的元素数量的上限。
dtypes：DType对象的列表。dtypes的长度必须等于每个队列元素中张量的数量。
shapes：（可选项）
names:(可选项）命名队列的字符串。
shared_name :(可选项）如果非空，则将在多个会话中以给定名称共享此队列。
name：队列操作的可选名称。

#!/usr/bin/python
# coding:utf-8

# 队列与多线程
import tensorflow as tf

# 创建一个先入先出的队列,指定队列最多可以保存3个元素,并指定类型为整数
q = tf.FIFOQueue(3, 'int32')
# 初始化队列中的元素,将[0,10,20]3个元素排入此队列
init = q.enqueue_many(([0, 10, 20], ))
# 将队列中的第1个元素出队列,并存入变量x中
x = q.dequeue()
# 将得到的值加1
y = x + 1
# 将加1后的值重新加入队列
q_inc = q.enqueue([y])

with tf.Session() as sess:
    # 队列初始化
    init.run()
    for _ in range(5):
        # 执行数据出队列/出队元素+1/重新加入队列的过程
        v, _ = sess.run([x, q_inc])
        print v

队列开始有[0,10,20]三个元素，执行5次数据出队列，出队元素+1，重新加入队列的过程中：
x=0, 　y=1,　　 队列：[10，20，1]
x=10,　　y=11,　　队列：[20，1，11]
x=20,　　y=21,　　队列：[1，11，21]
x=1,　 　y=2,　　 队列：[11，21，2]
x=11,　　y=12,　　队列：[21，2，12]