Tensorflowのエンキューオーダーについて

Question

私は比較的PythonとTensorflowの初心者です。そして、私がTensorflowのスレッディングとキューの一部を学習していたとき、私はちょっと混乱しました。

したがって、マルチスレッド（QueueRunnerによって生成）を使用してデータソースから1つのキューをエンキューすると、エンキューの順序はどのようになりますか？キュー内のデータはデータソース内の元の順序を保持しますか？もしそうなら、マルチスレッドでこれを達成する方法は？そうでない場合は、RandomShuffleQueueが必要なのはなぜですか（エンキュー順序が固定されていない場合、デキュー順序をシャッフルすると少し冗長に見えます）。

ありがとうございます。

Answer 1

まず、ではなく、は入力パイプライン用のキュー/キューランナーを使用しなくてはなりません。代わりにDatasets APIを使用してください。より直感的で、はるかに簡単であるはずです。

再：

は、あなたの質問に答えるために、だから我々は、データソースからのキューをエンキューする（QueueRunnerによって生成された）、マルチスレッドを使用する場合、エンキュー順序は何になりますか？

この順序は定義されていません。スレッドスケジューリングに依存します。

Re：データソースのキュー内のデータが元の順序を維持しますか？

通常、データソースはファイルのセットです。通常、特定のファイルは1つのスレッドと1つのリーダーで処理されます。この場合、1つのファイルからの例の順序は保持されます（意図的にシャッフルしない限り、たとえばFIFOQueueの代わりにRandomShuffleQueueを使用）。

Re：なぜRandomShuffleQueueが必要ですか？

上記の一般的なシナリオでは、例をシャッフルしないと、その順序は保持されます。あなたがファイル内で何らかの命令を実行するかもしれないので、トレーニングのためにサンプルをシャッフルしたいかもしれません。また、ファイル間の順序は決定的ではありませんが、均一なランダムからはほど遠いです。あなたは、データセット全体にわたって均一なランダム順序を（近似に）近似したいかもしれません。