tf_multithread_example_1.py

# -*- coding: utf-8 -*-

# original source:
# https://github.com/Hezi-Resheff/Oreilly-Learning-TensorFlow/blob/master/08__queues_threads/queue_basic.py

from __future__ import print_function

import tensorflow as tf

import threading
import time

# 세션을 실행한다.
sess = tf.InteractiveSession()

# 사이즈 100 큐를 생성하고 eqneue 노드를 정의한다.
gen_random_normal = tf.random_normal(shape=())
queue = tf.FIFOQueue(capacity=100, dtypes=[tf.float32], shapes=())
enque = queue.enqueue(gen_random_normal)

# 10개의 임의의 값을 enqueue하는 add 함수를 정의한다.
def add():
    for i in range(10):
        sess.run(enque)


# 10개의 쓰레드를 만들고 각각의 쓰레드가 병렬로(parallel) add 함수를 비동기적으로(asynchronous) 실행한다.
threads = [threading.Thread(target=add, args=()) for i in range(10)]
for t in threads:
    t.start()

# 10개의 쓰레드가 병렬적으로 연산을 수행한다.
# 아웃풋 예시 :
# 25
# 77
# 100
print(sess.run(queue.size()))
time.sleep(0.001)
print(sess.run(queue.size()))
time.sleep(0.001)
print(sess.run(queue.size()))