class tf.train.Coordinator和class tf.train.QueueRunner在tensorflow中做了什么？

Question

我明白，这两个类处理线程。根据文档，tf.train.Coordinator协调一组线程的终止，并且tf.train.QueueRunner保存一个队列的入队操作列表，每个队列都在一个线程中运行。

但是，他们在简单单词中的作用是什么？在培训期间他们何时需要？

Answer 1

QueueRunner： 当TensorFlow正在读取输入时，它需要维护多个队列。队列为所有负责执行培训步骤的工作人员提供服务。我们使用一个队列，因为我们希望让输入准备好供工作人员操作。如果您没有队列，您将被阻止在I/O上，并且性能会降低。

Coordindator： 这是tf.train.Supervisor的一部分。这是必要的，因为你需要一个控制器来维护一组线程（知道什么时候应该终止主线程，请求停止子线程等）。

希望这会有所帮助。