Tensorflow输入管道Quequ

Question

我一直在做一个DNN项目，它包含一个音频去冗余器（特别是语音去冗余，如here所述）。经过一些预处理后，我的数据库结束了成对的向量组成的输入/输出的监督学习方法。我的输入层由3048个神经元组成，输出层由514个神经元组成。数据库相当大（大约有200万对输入输出向量）。这使我尝试实现一个queque，因为显然我无法在内存中加载整个数据库。我以CSV格式存储文件/向量，大小=3048，2。第二列在第514个元素（输出层）之后用零填充。我一直在不停地尝试实现输入管道文档中描述的queque，并遵循一些教程。我发现其中大多数都不完整，过时或过于简短，我的理解和目的。我对python也有点陌生，这可能会减慢我的速度。我读过很多关于它的文章，我知道我不是一个人，输入管道让很多人困惑，我很高兴知道tf devs注意到了这一点，所以我们应该在不久的将来看到一些改进。同时，如果有人能在算法的这一部分提供帮助，如果有人能给我指出正确的方向，我将非常感激。我无法访问我一直试图使用的代码，但如果需要，我可以稍后发布。你知道吗