Python 重新分配批处理会导致多线程Tensorflow

我正在使用

q = tf.FIFOQueue(...)

数据由线程生成，每个线程使用q.enqueue加载一个数据点，并等待求值。一旦一批准备好了，我就使用

batch = q.dequeue_many(batch_size)

并利用神经网络对数据进行处理。 现在，我的问题是： 如何将结果重新分配给每个线程，以便每个线程都能获得其数据点的预测？换句话说，我如何知道哪个线程放置了条目#1，以便向其提供输出#1

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或者，我应该以不同的方式处理这个问题吗？

您可以将张量元组排队/出列到tf队列中。一种简单的方法是将一对

（线程id，数据点）

排队，而不是仅仅

数据点

<例如，代码>线程id可以是常量整数或字符串张量。

您可以将张量元组排入tf队列或从tf队列中取出。一种简单的方法是将一对

（线程id，数据点）

排队，而不是仅仅

数据点

<例如，代码>线程id可以是常量整数或字符串张量