Tensorflow的数据读取机制和tfrecords的高效数据读取

1. tensorflow 的数据读取机制

以图像数据作为示例，其数据读取流程具体展示如下：

假定在硬盘中存储着一组图像数据文件，如0001.jpg、0002.jpg、0003.jpg等，我们只需将其加载至内存中，并交由GPU或CPU执行运算即可。这一过程看似简单，但实际情况却复杂得多。实际上，在计算之前必须先完成数据的读取操作。假设读取耗时为0.1秒，而计算耗时为0.9秒，则意味着每秒钟内，GPU将有0.1秒处于空闲状态，这显著影响了整体运算效率。

那么如何应对这一问题呢？解决方案是将数据读取与计算任务分别安排在两个独立的线程中，并将读取的数据存入内存中的一个队列，具体结构如图所示：

数据读取线程持续不断地将存储系统中的图像文件加载至内存缓冲区，而执行计算任务的线程则独立运作。当计算过程需要获取数据时，可以直接从内存缓冲区中提取所需内容。这种方式有效避免了因输入输出操作导致的