一、创建一个队列：
FIFOQueue：先进先出
RandomShuffleQueue：会将队列中的元素打乱，每次出列操作得到的是从当前队列所有元素中随机选择的一个。
二、操作一个队列的函数：
enqueue、enqueue_many、dequeue
import tensorflow as tf #创建一个先进先出队列，指定队列中最多可以保存两个元素，并指定类型为整数 q = tf.FIFOQueue （ 2, "int32" ) #使用enqueue_many 函数来初始化队列中的元素。 init = q.enueue_many( ( [0,10],)) #使用Dequeue函数将队列中的第一个元素出队列 x = q.dequeue() #入列 q_inc = q.enqueue([x]) #将x出列又入列 with tf.Session() as sess: sess.run( [x,q_inc])
三、多线程协同：
tf.Coordinator :
用于协同多个线程一起停止，并提供了should_stop、request_stop、join三个函数。在启动线程之前，需要先声明一个tf.Coordinator类中提供的should_stop函数，当这个函数的返回值为True时，则当前线程也需要退出。每一个启动的线程都可以通过调用request_stop函数来通知其他线程退出。当某一个线程调用request_stop函数之后，should_stop函数的返回值将被设置为True，这样其他的线程就可以同时终止了。
tf.QueueRunner
