TensorFlow數據讀取機制分析
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TensorFlow讀取機制圖解
首先需要思考的一個問題是，什么是數據讀取？以圖像數據為例，讀取數據的過程可以用下圖來表示：
假設我們的硬盤中有一個圖片數據集0001.jpg，0002.jpg，0003.jpg……我們只需要把它們讀取到內存中，然后提供給GPU或是CPU進行計算就可以了。這聽起來很容易，但事實遠沒有那么簡單。事實上，我們必須要把數據先讀入后才能進行計算，假設讀入用時0.1s，計算用時0.9s，那么就意味著每過1s，GPU都會有0.1s無事可做，這就大大降低了運算的效率。
如何解決這個問題？方法就是將讀入數據和計算分別放在兩個線程中，將數據讀入內存的一個隊列，如下圖所示：
讀取線程源源不斷地將文件系統中的圖片讀入到一個內存的隊列中，而負責計算的是另一個線程，計算需要數據時，直接從內存隊列中取就可以了。這樣就可以解決GPU因為IO而空閑的問題！
而在TensorFlow中，為了方便管理，在內存隊列前又添加了一層所謂的“文件名隊列”。
為什么要添加這一層文件名隊列？我們首先得了解機器學習中的一個概念：epoch。對于一個數據集來講，運行一個epoch就是將這個數據集中的圖片全部計算一遍。如一個數據集中有三張圖片A.jpg、B.jpg、C.jpg，那么跑一個epoch就是指對A、B、C三張圖片都計算了一遍。兩個epoch就是指先對A、B、C各計算一遍，然后再全部計算一遍，也就是說每張圖片都計算了兩遍。
TensorFlow使用文件名隊列+內存隊列雙隊列的形式讀入文件，可以很好地管理epoch。下面我們用圖片的形式來說明這個機制的運行方式。如下圖，還是以數據集A.jpg， B.jpg， C.jpg為例，假定我們要跑一個epoch，那么我們就在文件名隊列中把A、B、C各放入一次，并在之后標注隊列結束。
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