在尝试了Tensorflow官方介绍的几种Input方法后，觉得还是Queues最好用。
一、几种输入方法的比较：
1、Placeholders：
使用方法：创建输入的Placeholder，然后使用feeddict来传入数据。
劣势：由于每个batch都要从硬盘重新读取数据，所以会比较慢。
2、TFRecords：（属于Readers的一种方法）
使用方法：要先把数据转为TFrecord格式
优势：相比其他两种方法速度最快
劣势：如果数据集特别大，转成TFRecord格式会占用大量磁盘空间，因为TFRecord中存的是图像的原始数据，而不是压缩数据。所以小数据集用一用还凑合…
3、Queues:
效率较高，也不用把数据转换成TFrecord格式
1、实现步骤：
（1）获取文件名列表(fileNameList)；
（2）（可选）设置乱序(shuffle)；
（3）（可选）设置epochs；
（4）将文件名列表存进队列(queue)；
（5）文件操作（读取、裁剪等）；
（6）设置文件批次（batch）。
具体看这篇博客吧：写的不错
http://www.enpeizhao.com/?p=514