tf.FIFOQueue
Class FIFOQueue
先進先出的隊列

屬性
dtypes
隊列元素的每個組件的dtypes列表

name
隊列名字

基礎隊列的名稱。

names
隊列元素的每個組件的名字列表

queue_ref
基礎隊列引用

shapes
隊列元素的每個組件的尺寸列表

Methods
init

init(
capacity,
dtypes,
shapes=None,
names=None,
shared_name=None,
name=‘fifo_queue’
)

創建一個先進先出的隊列。

一個FIFOQueue具有有限的容量；支持多個并發生產者和消費者；并且提供恰好一次傳遞。

一個FIFOQueue持有一個至多容量元素的列表。每個元素是一個固定長度的張量元組，其dtype由dtypes描述，其形狀可選地由shapes參數描述。

如果指定了shapes參數，則隊列元素的每個組件必須具有各自的固定形狀。如果未指定，則不同的隊列元素可能具有不同的形狀，但是不允許使用dequeue_many。

參數:

capacity: 整數。可存儲在該隊列中的元素數量的上限。
dtypes: 一個dType對象的列表。dtypes的長度必須等于每個隊列元素中張量的數量。
shapes: (可選) 一個完全定義的TensorShape對象的列表，其長度與dtypes相同，或者None。A
names: (Optional.) 可選的）一個字符串列表，命名為與dtypes相同的隊列中的組件，或者None。如果指定了dequeue E方法，返回一個字典，名稱為鍵。
shared_name: (Optional.)（可選）。如果非空，這個隊列將在給定的名稱下在多個會話中共享。
name: 隊列操作的可選名稱。

close
close(
cancel_pending_enqueues=False,
name=None
)

關閉先進先出隊列

此操作指示在給定隊列中不再有元素入隊（enqueue）。隨后的enqueue隊列和enqueue_many將失敗，如果隊列中有足夠的元素，則后續的dequeue（出隊）和dequeue_many操作將繼續成功。隨后，如果dequeue和dequeue_many操作阻塞等待更多元素（如果close沒有被調用）將立即失敗。

如果cancel_pending_enqueues是True,所有未決請求也將被取消。

參數:

cancel_pending_enqueues: (可選) 一個boolean,默認為False
name: 操作的名字（可選）
返回:

關閉隊列的操作

dequeue
dequeue(name=None)

從隊列中出列一個元素。

如果隊列在執行此操作時是空的，它將阻塞直到有一個元素出列。

在運行時，如果隊列在執行之前或執行過程中的隊列是.tf.QuealBase.close，則此操作可能會引發錯誤。如果隊列被關閉，隊列是空的，并且沒有可以滿足此請求的掛起隊列操作，會觸發tf.Error。如果會話是tf.Session.close，tf.errors.CancelledError 將觸發。

參數:

name: 操作名（可選）
返回:

出列的張量的元組

dequeue_many
dequeue_many(
n,
name=None
)

將隊列中的n個元素出列并連接起來。

此操作將隊列元素組件張量沿著零維度連接成單個組件張量。在零個維度中，出列元組中的所有組件的大小都為n。如果隊列被關閉，并且還有小于n個元素，則引發一個OutOfRange異常。

在運行時，如果隊列是tf.QueueBase.close。在執行之前或執行期間關閉，則此操作可能會引發錯誤。如果隊列關閉，則隊列包含少于n個元素，并且沒有可以滿足此請求的掛起的入列操作，即tf.error.OutOfRangeErrouqr。如果這個隊列是tf.Session.close, tf.errors.CancelledError將被拋出。

參數:

n: 一個scalar Tensor，包括入列元素的數目
name: 操作的名字（可選）
返回:

tensors拼接生成的列表，這些列表將出列

enqueue

enqueue(
vals,
name=None
)

在隊列里入列一個元素

當操作執行時，如果這個隊列是滿的則它將阻止，直到元素已被入隊。

在運行時，如果隊列在執行之前或執行過程中的隊列是tf.QueueBase.close，則此操作可能會引發錯誤tf.errors.CancelledError。如果該操作被阻塞，并且要么(i)隊列通過具有cancel_pending_enque.=True的閉合操作關閉，要么(ii)會話為tf.Session.close、f.errors.CancelledError將被觸發。

參數:

vals:一個tensor，tensors的元組列表 ，或包含入隊值的字典。
name: 操作名字（可選）
返回:

將張量的新元組入列到隊列的操作。

enqueue_many

enqueue_many(
vals,
name=None
)

將零或多個元素入隊到此隊列

該操作將每個分量張量沿零維切片，以形成多個隊列元素。在零維中，所有在vals中的張量必須具有相同的大小。

如果此操作執行時隊列已滿，則它將阻塞，直到所有元素都已入隊。

在運行時，如果隊列在執行之前或執行過程中的隊列是tf.QueueBase.close，如果在運行之前關閉該隊列，則將引發tf.errors.CancelledError。如果該操作被阻塞，并且要么(i)隊列通過具有cancel_pending_enqueues=True的閉合操作關閉，要么(ii)會話為tf.Session.close、tf.errors.CancelledError將被引發。

參數:

vals: 一個tensor，tensors元組的列表，或一個字典 從中獲取隊列元素的字典
name: A name for the operation (optional).
返回:

將張量的一批元組排到隊列中的操作。

from_list

from_list(
index,
queues
)

從queues[index]中使用隊列引用創建隊列

參數:

index: 一個整數標量，決定輸入選擇范圍
queues: 一個QueueBase對象列表
返回:

一個QueueBase對象

拋出:

TypeError: 當queues不是queues對象的列表，或當queues數據類型并非都相同。
is_closed

is_closed(name=None)

如果隊列關閉，返回true。

如果隊列是關閉的，此操作返回true;如果隊列是打開的，則返回false。

參數:

name: 操作名稱（可選）
返回:

如果隊列是關閉的，此操作返回true;如果隊列是打開的，則返回false。

size

size(name=None)

計算隊列元素數量

參數:

name: 操作名（可選）
返回:

標量張量，包括隊列元素數量

dequeue_up_to

dequeue_up_to(
n,
name=None
)

從隊列中出列并拼接n個元素。

注：此操作不受所有隊列的支持。如果隊列不支持DequeueUpTo，則引發一個tf.errors.UnimplementedError。

此操作將隊列元素組件張量沿著零維連接成單個組件張量。如果隊列尚未關閉，則在零維度中，隊列中的元組中的所有組件都將具有大小N。

如果隊列關閉，并且剩余的元素多于0但少于n個，則立即返回少于n個的元素，而不是引發tf.error.OutOfRangeError，像tf.QueueBase.dequeue_many。如果隊列關閉，并且隊列中剩余的元素為0，tf.errors.OutOfRangeError將被拋出，就像就像dequeue_many中一樣。否則行為與dequeue_many一樣。

參數:

n: 一個標量Tensor，包含出列元素的數目。
name: A name for the operation (optional).
返回:

拼接出列tensors的元組，

#!/usr/bin/env python2 # -*- coding: utf-8 -*-import tensorflow as tfn = 100xQueue=tf.FIFOQueue(100,tf.int32)with tf.Session() as sess:for i in xrange(n):if i%3==0:sess.run(xQueue.enqueue(i))xLen=sess.run(xQueue.size())mySum=0printfor i in range(xLen):myx=sess.run(xQueue.dequeue())print myx,mySum+=myxprint print mySum

0 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30 33 36 39 42 45 48 51 54 57 60 63 66 69 72 75 78 81 84 87 90 93 96 99
1683
求被3整除的100以內數之和

下面列出1-4的數字

#!/usr/bin/env python2 # -*- coding: utf-8 -*-import tensorflow as tfwith tf.Session() as sess:queue = tf.FIFOQueue(100, dtypes=[tf.int32], shapes=[()])enqueue_op = queue.enqueue_many([[1, 2,3,4]])inputs = queue.dequeue_many(4)sess.run(enqueue_op)sess.run(enqueue_op)print sess.run(inputs)

[1 2 3 4]

#!/usr/bin/env python2 # -*- coding: utf-8 -*-import tensorflow as tfn = 100xQueue=tf.FIFOQueue(100,dtypes=[tf.int32],shapes=[])with tf.Session() as sess:for i in xrange(n):if i%3==0:sess.run(xQueue.enqueue(i))xLen=sess.run(xQueue.size())myx=sess.run(xQueue.dequeue_many(xLen))print myx print sum(myx)

[ 0 3 6 … 93 96 99]
1683
上面求100以內被3整除的數之和

總結

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