使用两个线程，其中一个不断地将数据送入队列，另一个从队列中取出数据并进行计算，这是很容易实现的。自从TensorFlow在1.2.0版本后推荐使用Dataset作为输入管道，我希望使用Dataset及其iterator来完成上述任务，即：
- 有两个进程，一个负责送入数据，另一个负责消费数据；
- 当管道满或空时暂停运作，并且在消费端计算完成后停止。
附注：为什么在线程和队列的教程中，TensorFlow使用thread而不是process？
提前感谢您。
回答：
截至TensorFlow 1.3版本，分布式tf.contrib.data管道尚未得到支持。我们正在开发支持在设备和/或进程间分割数据集的功能，但目前尚未准备就绪。
在此期间，实现您的目标最简单的方法是使用tf.FIFOQueue。您可以定义一个从队列中读取的Dataset，如下所示：
q = tf.FIFOQueue(...)# 定义一个包含相同值无限重复的虚拟数据集。dummy = tf.contrib.data.Dataset.from_tensors(0).repeat(None)dataset_from_queue = dummy.map(lambda _: q.dequeue())然后，您可以将其他Dataset转换与dataset_from_queue组合使用。
