还没测试
先留着吧

import tensorflow as tf
import os

path = ""

train_times = 1

#num_epochs指的是将会训练多少轮
#第一行会产生一个队列，队列包含0到NUM_EXPOCHES-1的元素，
# 如果num_epochs有指定，则每个元素只产生num_epochs次，否则循环产生。
# shuffle指定是否打乱顺序，这里shuffle=False表示队列的元素是按0到NUM_EXPOCHES-1的顺序存储。
filename_queue = tf.train.string_input_producer(path, shuffle=True, num_epochs=train_times)

#采用读取固定长度二进制数据的读取器，一次读取两个数据类型的数据
reader = tf.FixedLengthRecordReader(record_bytes=2*4)

key, value = reader.read(path)

#将读入的数据按照float32的大小解码
decode_value = tf.decode_raw(value, tf.float32)
v1 = decode_value[0]
v2 = decode_value[1]
v_mul = tf.multiply(v1,v2)

init_op = tf.global_variables_initializer()
local_init_op = tf.local_variables_initializer()

#创建会话
sess = tf.Session()

#初始化变量
sess.run(init_op)
sess.run(local_init_op)

#输入数据进入队列
coord = tf.train.Coordinator()
threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess,coord=coord)

try:
  while not coord.should_stop():
    value1,value2,mul_result = sess.run([v1,v2,v_mul])
    print(value1,value2,mul_result)
except tf.erros.OutOfRangeError:
  print("Done training -- epoch limit reached")
finally:
  coord.request_stop()

#等待线程结束
coord.join(threads)
sess.close()