今天小编就为大家分享一篇TensorFlow 读取CSV数据的实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

TensorFlow 读取CSV数据原理在此就不做详细介绍，直接通过代码实现： 方法一： 详细读取tf_read.csv 代码 #coding:utf-8 import tensorflow as tf filename_queue = tf.train.string_input_producer(["/home/yongcai/tf_read.csv"]) reader = tf.TextLineReader() key, value = reader.read(filename_queue

在项目中遇到需要处理超级大量的数据集,无法载入内存的问题就不用说了,单线程分批读取和处理(虽然这个处理也只是特别简单的首尾相连的操作)也会使瓶颈出现在CPU性能上,所以研究了一下多线程和多进程的数据读取和预处理,都是通过调用dataset api实现 1. 多线程数据读取 第一种方法是可以直接从csv里读取数据,但返回值是tensor,需要在sess里run一下才能返回真实值,无法实现真正的并行处理,但如果直接用csv文件或其他什么文件存了特征值,可以直接读取后进行训练,可使用这种方法. i