import tensorflow as tfimport numpy as npdefmain(): filename_queue = tf.train.string_input_producer(["test.txt", "test2.txt"], num_epochs=1)
? ? reader = tf.TextLineReader()
? ? key, value = reader.read(filename_queue)
? ? with tf.Session() as sess:
? ? ? ? sess.run(tf.initialize_local_variables())
? ? ? ? tf.train.start_queue_runners()
? ? ? ? num_examples = 0? ? ? ? try:
? ? ? ? ? ? while True:
? ? ? ? ? ? ? ? s_key, s_value = sess.run([key, value])
? ? ? ? ? ? ? ? print( s_key, s_value)
? ? ? ? ? ? num_examples += 1? ? ? ? except tf.errors.OutOfRangeError:
? ? ? ? ? ? print ("There are", num_examples, "examples")if __name__ == "__main__":
? ? main()
test.txt test2.txt內(nèi)容隨意类早。?
其結(jié)果會(huì)輸出test2.txt test.txt的內(nèi)容（test2.txt的內(nèi)容先輸出）
核心是先建立TextlineReader() 然后reader.read（其參數(shù)為queue或tensor） 用string_input_producer來生成queue即可。
原文參考：http://blog.csdn.net/transmaple/article/details/77919313
