今年开始我的研究方向开始转变为机器学习方法在材料划痕测试中的应用了。搞机器学习现在最搞笑的平台应该就是谷歌公司的TensorFlow了，目前我导师和google Brain的一个研究员建立了合作关系，而TensorFlow就是Google Brain负责开发维护的，所以我们算是比较早接触TensorFlow的，好的工具能够让人占得县级。而大名鼎鼎的AlphaGo也是在TensorFlow平台上诞生的。写这个博客的原因呢就是介绍一下我的一个小小的使用心得体会，做一个记录，因为我的这个发现真的太好用了，哈哈。
通过使用预加载技术，主要依赖tf.train.batch()函数将读取的文件数据转化为TensorFlow的数据张量，并设置每批次的batch_size。随后利用queue_runner和train.Coordinator的方式来管理数据队列，确保训练过程中数据的连续供应。其中，tf.train.batch()函数中有一个名为num_threads的参数，用于指定执行张量入队操作的线程数量。通过设置多个线程，可以实现数据的并行加载，从而提高整体运行效率。但值得注意的是，线程数量并非越多越好，需要根据实际情况进行测试和调整，测试后能够更有效地利用GPU资源，提高训练效率。简而言之，就是num_threads需要测试不要用默认值，这样才能提高GPU效率。