1,1,1,1,1
2,2,2,2,2
3,3,3,3,3
pai支援python的自帶io方式，但是需要將資料來源和**打包上傳的方式使用，這種讀取方式是將資料寫入記憶體之後再計算，效率比較低，不建議使用。範例**如下：
import csv
csv_reader=csv.reader(open('csvtest.csv'))
for row in csv_reader:
print(row)
很多人在用pai的服務的時候表示gpu並沒有比本地的cpu速度快的明顯，主要問題可能就出在資料io這塊。preload的方式是先把資料全部都讀到記憶體中，然後再通過session計算，比如feed的讀取方式。這樣要先進行資料讀取，再計算，不同步造成效能浪費，同時因為記憶體限制也無法支援大資料量的計算。舉個例子：假設我們的硬碟中有乙個資料集0001.jpg，0002.jpg，0003.jpg……我們只需要把它們讀取到記憶體中，然後提供給gpu或是cpu進行計算就可以了。這聽起來很容易，但事實遠沒有那麼簡單。事實上，我們必須要把資料先讀入後才能進行計算，假設讀入用時0.1s，計算用時0.9s，那麼就意味著每過1s，gpu都會有0.1s無事可做，這就大大降低了運算的效率。
下面我們看下高效的讀取方式。
高效的tensorflow讀取方式是將資料讀取轉換成op，通過session run的方式拉去資料。另外，讀取執行緒源源不斷地將檔案系統中的讀入到乙個記憶體的佇列中，而負責計算的是另乙個執行緒，計算需要資料時，直接從記憶體佇列中取就可以了。這樣就可以解決gpu因為io而空閒的問題！
下面我們看下**，如何在pai平台通過op的方式讀取資料：
import argparse
import tensorflow as tf
import os
1,1,1,1,1
2,2,2,2,2
3,3,3,3,3
輸出結果也證明了資料結構是成佇列。
雲端TensorFlow讀取資料IO的高效方式
1,1,1,1,1 2,2,2,2,2 3,3,3,3,3 首先我們來看下大家容易產生問題的幾個地方。pai支援python的自帶io方式，但是需要將資料來源和 打包上傳的方式使用，這種讀取方式是將資料寫入記憶體之後再計算，效率比較低，不建議使用。範例 如下 import csv csv reade...
Tensorflow讀取資料
關於tensorflow讀取資料，官網給出了三種方法 對於資料量較小而言，可能一般選擇直接將資料載入進記憶體，然後再分batch輸入網路進行訓練 tip 使用這種方法時，結合yield使用更為簡潔，大家自己嘗試一下吧，我就不贅述了 但是，如果資料量較大，這樣的方法就不適用了，因為太耗記憶體，所以這時...
Tensorflow檔案讀取
tensorflow讀取檔案的特點 讀取檔案資料量特別大 需要在樣本集中隨機讀取n個樣本，每批次讀取的物件不一樣 隨機，分批次 需要讀取的快 使用tensorflow的執行緒,不使用python的執行緒 全域性直譯器鎖 tensorflow檔案讀取的步驟 將要讀取的檔案放入檔名佇列中 因為用執行緒來...