TensorFlow.python.platform.app.run()函数的多线程使用方法

TensorFlow的app.run()函数主要用于启动TensorFlow应用程序，它可以处理命令行参数并执行指定的操作。如果在运行TensorFlow的时候需要使用多线程，可以使用tf.train.Coordinator和tf.train.QueueRunner来管理线程。

下面是一个使用多线程的例子：

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 创建一个队列，用于存放数据
queue = tf.FIFOQueue(100, "float")

# 创建一个占位符用于输入数据
input_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None])

# 创建一个队列操作，将占位符中的数据入队到队列中
enqueue_op = queue.enqueue(input_placeholder)

# 使用tf.train.QueueRunner来创建多个线程，每个线程都执行入队操作
# 这里创建两个线程，并指定每个线程要执行的操作为enqueue_op
# coord用于协调线程的终止
qr = tf.train.QueueRunner(queue, [enqueue_op] * 2)
coord = tf.train.Coordinator()

# 创建一个Session，并启动队列操作线程
with tf.Session() as sess:
    # 启动队列操作线程
    enqueue_threads = qr.create_threads(sess, coord=coord, start=True)

    # 将数据入队
    for i in range(10):
        data = np.random.randn(1)
        sess.run(enqueue_op, feed_dict={input_placeholder: data})
        print("Enqueued data:", data)

    # 停止队列操作线程
    coord.request_stop()
    coord.join(enqueue_threads)

在上面的例子中，我们首先创建了一个FIFO队列，并创建了一个占位符用于输入数据。然后，我们创建了一个入队操作，将占位符中的数据入队到队列中。

接下来，我们使用tf.train.QueueRunner来创建两个线程，并指定每个线程要执行的操作为入队操作。然后，我们创建了一个协调器tf.train.Coordinator。

在创建会话tf.Session()后，我们使用qr.create_threads()启动队列操作线程。然后，我们通过使用sess.run(enqueue_op, feed_dict={input_placeholder: data})将数据入队。

最后，我们通过coord.request_stop()停止队列操作线程，并通过coord.join(enqueue_threads)等待线程终止。

通过这种方式，我们可以使用多线程来进行数据处理，提高TensorFlow应用程序的效率。