multithreading - tf.train.Coordinator 类和 tf.train.QueueRunner 类在 tensorflow 中做什么？

Question

我知道这两个类都处理线程。根据文档，tf.train.Coordinator 协调一组线程的终止，而 tf.train.QueueRunner 保存队列的入队操作列表，每个操作都在一个线程中运行。

但是，简单来说，它们的作用是什么？培训期间什么时候需要他们？

Answer 1

队列运行器:TensorFlow 在读取输入时，需要为其维护多个队列。队列服务于所有负责执行训练步骤的工作人员。我们使用队列是因为我们希望为工作人员准备好输入。如果您没有队列，您将在 I/O 上被阻塞并且性能会下降。

协调员:这是 tf.train.Supervisor 的一部分。这是必要的，因为您需要一个 Controller 来维护线程集(知道主线程何时应该终止，请求停止子线程等)。

希望这对您有所帮助。