tensorflow要想用起来，首先自己得搞定数据输入。官方文档中介绍了几种，1.一次性从内存中读取数据到矩阵中，直接输入；2.从文件中边读边输入，而且已经给设计好了多线程读写模型；3.把网络或者内存中的数据转化为tensorflow的专用格式tfRecord,存文件后再读取。

其中，从文件中边读边输入，官方文档举例是用的CSV格式文件。我在网上找了一份代码，修改了一下，因为他的比较简略，我就补充一下遇到的问题

先贴代码

#coding=utf-8import tensorflow as tf

import numpy as np

defreadMyFileFormat(fileNameQueue):  

reader = tf.TextLineReader()  

key, value = http://www.mamicode.com/reader.read(fileNameQueue)

record_defaults = [[1], [1], [1]]  

col1, col2, col3 = tf.decode_csv(value, record_defaults = record_defaults)  

features = tf.pack([col1, col2])  

label = col3  

return features, label

definputPipeLine(fileNames = ["1.csv","2.csv"], batchSize =4, numEpochs = None):  

fileNameQueue = tf.train.string_input_producer(fileNames, num_epochs = numEpochs)  

example, label = readMyFileFormat(fileNameQueue)  

min_after_dequeue =8  

capacity = min_after_dequeue +3 * batchSize  

exampleBatch, labelBatch = tf.train.shuffle_batch([example, label], batch_size = batchSize, num_threads = 3, capacity = cap acity, min_after_dequeue = min_after_dequeue)  

return exampleBatch, labelBatch

featureBatch, labelBatch = inputPipeLine(["1.csv","2.csv"], batchSize = 4)

with tf.Session() as sess: # Start populating the filename queue.coord = tf.train.Coordinator()  

threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)  

# Retrieve a single instance:try:#while not coord.should_stop():

whileTrue:  

example, label = sess.run([featureBatch, labelBatch])print example  

except tf.errors.OutOfRangeError:  

print‘Done reading‘  

finally:  

coord.request_stop()  

coord.join(threads)  

sess.close()

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其中，record_defaults = [[1], [1], [1]] ，是用于指定矩阵格式以及数据类型的，CSV文件中的矩阵，是NXM的，则此处为1XM，[1]中的1 用于指定数据类型，比如矩阵中如果有小数，则为float,[1]应该变为[1.0]。

col1, col2, col3 = tf.decode_csv(value, record_defaults = record_defaults) ， 矩阵中有几列，这里就要写几个参数，比如5列，就要写到col5,不管你到底用多少。否则报错。

tf.pack([col1, col2]) ，好像要求col1与col2是同一数据类型，否则报错。

我的测试数据

tensorflow读取数据之CSV格式