对整个流程梳理
正文
...
filename_queue = tf.train.string_input_producer(filenames)
reader = tf.FixedLengthRecordReader(record_bytes=3073)
key, value = reader.read(filename_queue)
...
images, label_batch = tf.train.shuffle_batch()
...
分析 TFRecords 与 shuffle_batch的具体过程
eg：filename_queue是如何使用的
上面的代码，随机部分有两部分，
一部分是string_input_producer生成的filename_queue实现了文件名顺序的随机，
一部分是shuffle_batch具体取元素时的随机
推理与猜测
question1：
读取bin文件时，是一次性加载进内存，然后按规定的size切割，还是每次读取与切割的只是一块
如果从开多线程 用时间换取空间的出发点来看，更倾向后者？
编程真神奇～～
The End
TFRecords 牛逼