其他人的理解,很好，所以copy過來了。入隊操作都在主線程中進行,session中可以多個執行緒一起執行
。 在資料輸入的應用場景中，
入隊操作從硬碟上讀取,入隊操作是從硬碟中讀取輸入，放到記憶體當中
，速度較慢。
使用queuerunner可以建立一系列新的執行緒進行入隊操作
，讓主線程繼續使用資料。
如果在訓練神經網路的場景中，就是訓練網路和讀取資料是非同步的，主線程在訓練網路，另乙個執行緒在將資料從硬碟讀入記憶體
。
#codeing=utf-8
import tensorflow as tf
p = tf.fifoqueue(3, tf.float32)
init = p.enqueue_many(([0.,0.,0.],)) #初始化值佇列
x = p.dequeue() #出佇列
y = x+1
p_init = p.enqueue(y) #進佇列
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