TensorFlow中的队列

Posted 2022-05-26 走召大爷

最近看到一个巨牛的人工智能教程，分享一下给大家。教程不仅是零基础，通俗易懂，而且非常风趣幽默，像看小说一样！觉得太牛了，所以分享给大家。平时碎片时间可以当小说看，【点这里可以去膜拜一下大神的“小说”】。

在上一篇文章中，虽然最终运行结果正确， 但是在运行结果最后报了一个错误：

_1_input_producer: Skipping cancelled enqueue attempt with queue not closed

这主要是主线程已经关闭，但是读取数据入队线程还在执行入队。这篇文章转自《理解TensorFlow的Queue》一文，文章对TF队列讲的很详细，受益匪浅，很有必要转载过来。这里对原文有部分用词做了修改，比如“卡住”改为“阻塞”。

这篇文章来说说TensorFlow里与Queue有关的概念和用法。其实概念只有三个：

• Queue是TF队列和缓存机制的实现

• QueueRunner是TF中对操作Queue的线程的封装
• Coordinator是TF中用来协调线程运行的工具

虽然它们经常同时出现，但这三样东西在TensorFlow里面是可以单独使用的，不妨先分开来看待。

1. Queue

根据实现的方式不同，分成具体的几种类型，例如：

• tf.FIFOQueue 按入列顺序出列的队列

• tf.RandomShuffleQueue 随机顺序出列的队列
• tf.PaddingFIFOQueue 以固定长度批量出列的队列
• tf.PriorityQueue 带优先级出列的队列
• … …

这些类型的Queue除了自身的性质不太一样外，创建、使用的方法基本是相同的。

创建函数的参数：

tf.FIFOQueue(capacity, dtypes, shapes=None, names=None ...)

Queue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（或称为“声明”），需要放在Session中运行才能获得真正的数值。下面是一个单独使用Queue的例子：

import tensorflow as tf
tf.InteractiveSession()

q = tf.FIFOQueue(2, "float")
init = q.enqueue_many(([0,0],))

x = q.dequeue()
y = x+1
q_inc = q.enqueue([y])

init.run()
q_inc.run()
q_inc.run()
q_inc.run()
x.eval()  # 返回1
x.eval()  # 返回2
x.eval()  # 阻塞

注意，如果一次性入列超过Queue Size的数据，enqueue操作会阻塞，直到有数据（被其他线程）从队列取出。对一个已经取空的队列使用dequeue操作也会阻塞，直到有新的数据（从其他线程）写入。

2. QueueRunner

Tensorflow的计算主要在使用CPU/GPU和内存，而数据读取涉及磁盘操作，速度远低于前者操作。因此通常会使用多个线程读取数据，然后使用一个线程消费数据。QueueRunner就是来管理这些读写队列的线程的。

QueueRunner需要与Queue一起使用（这名字已经注定了它和Queue脱不开干系），但并不一定必须使用Coordinator。看下面这个例子：

import tensorflow as tf  
import sys  
q = tf.FIFOQueue(10, "float")  
counter = tf.Variable(0.0)  #计数器
# 给计数器加一
increment_op = tf.assign_add(counter, 1.0)
# 将计数器加入队列
enqueue_op = q.enqueue(counter)

# 创建QueueRunner
# 用多个线程向队列添加数据
# 这里实际创建了4个线程，两个增加计数，两个执行入队
qr = tf.train.QueueRunner(q, enqueue_ops=[increment_op, enqueue_op] * 2)

# 主线程
sess = tf.InteractiveSession()
tf.global_variables_initializer().run()
# 启动入队线程
qr.create_threads(sess, start=True)
for i in range(20):
    print (sess.run(q.dequeue()))

增加计数的进程会不停的后台运行，执行入队的进程会先执行10次（因为队列长度只有10），然后主线程开始消费数据，当一部分数据消费被后，入队的进程又会开始执行。最终主线程消费完20个数据后停止，但其他线程继续运行，程序不会结束。

3. Coordinator

Coordinator是个用来保存线程组运行状态的协调器对象，它和TensorFlow的Queue没有必然关系，是可以单独和Python线程使用的。例如：

import tensorflow as tf
import threading, time

# 子线程函数
def loop(coord, id):
    t = 0
    while not coord.should_stop():
        print(id)
        time.sleep(1)
        t += 1
        # 只有1号线程调用request_stop方法
        if (t >= 2 and id == 1):
            coord.request_stop()

# 主线程
coord = tf.train.Coordinator()
# 使用Python API创建10个线程
threads = [threading.Thread(target=loop, args=(coord, i)) for i in range(10)]

# 启动所有线程，并等待线程结束
for t in threads: t.start()
coord.join(threads)

将这个程序运行起来，会发现所有的子线程执行完两个周期后都会停止，主线程会等待所有子线程都停止后结束，从而使整个程序结束。由此可见，只要有任何一个线程调用了Coordinator的request_stop方法，所有的线程都可以通过should_stop方法感知并停止当前线程。

将QueueRunner和Coordinator一起使用，实际上就是封装了这个判断操作，从而使任何一个现成出现异常时，能够正常结束整个程序，同时主线程也可以直接调用request_stop方法来停止所有子线程的执行。

4. 在一起

在TensorFlow中用Queue的经典模式有两种，都是配合了QueueRunner和Coordinator一起使用的。

第一种，显式的创建QueueRunner，然后调用它的create_threads方法启动线程。例如下面这段代码：

import tensorflow as tf

# 1000个4维输入向量，每个数取值为1-10之间的随机数
data = 10 * np.random.randn(1000, 4) + 1
# 1000个随机的目标值，值为0或1
target = np.random.randint(0, 2, size=1000)

# 创建Queue，队列中每一项包含一个输入数据和相应的目标值
queue = tf.FIFOQueue(capacity=50, dtypes=[tf.float32, tf.int32], shapes=[[4], []])

# 批量入列数据（这是一个Operation）
enqueue_op = queue.enqueue_many([data, target])
# 出列数据（这是一个Tensor定义）
data_sample, label_sample = queue.dequeue()

# 创建包含4个线程的QueueRunner
qr = tf.train.QueueRunner(queue, [enqueue_op] * 4)

with tf.Session() as sess:
    # 创建Coordinator
    coord = tf.train.Coordinator()
    # 启动QueueRunner管理的线程
    enqueue_threads = qr.create_threads(sess, coord=coord, start=True)
    # 主线程，消费100个数据
    for step in range(100):
        if coord.should_stop():
            break
        data_batch, label_batch = sess.run([data_sample, label_sample])
    # 主线程计算完成，停止所有采集数据的进程
    coord.request_stop()
    coord.join(enqueue_threads)

第二种，使用全局的start_queue_runners方法启动线程。

import tensorflow as tf

# 同时打开多个文件，显示创建Queue，同时隐含了QueueRunner的创建
filename_queue = tf.train.string_input_producer(["data1.csv","data2.csv"])
reader = tf.TextLineReader(skip_header_lines=1)
# Tensorflow的Reader对象可以直接接受一个Queue作为输入
key, value = reader.read(filename_queue)

with tf.Session() as sess:
    coord = tf.train.Coordinator()
    # 启动计算图中所有的队列线程
    threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)
    # 主线程，消费100个数据
    for _ in range(100):
        features, labels = sess.run([data_batch, label_batch])
    # 主线程计算完成，停止所有采集数据的进程
    coord.request_stop()
    coord.join(threads)

在这个例子中，tf.train.string_input_produecer会将一个隐含的QueueRunner添加到全局图中（类似的操作还有tf.train.shuffle_batch等）。

由于没有显式地返回QueueRunner来用create_threads启动线程，这里使用了tf.train.start_queue_runners方法直接启动tf.GraphKeys.QUEUE_RUNNERS集合中的所有队列线程。

这两种方式在效果上是等效的。

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