filename_queue = tf.train.string_input_producer(tfrecord_list)

`tf.train.string_input_producer` 是TensorFlow中用于创建一个队列来读取数据文件的工具。当你设置 `filename_queue = tf.train.string_input_producer(tfrecord_list, shuffle=False, num_epochs=5)`时，它会按照指定的顺序（不打乱）从`tfrecord_list`中的文件中读取数据，重复执行`num_epochs`次。

如果你将`shuffle=True`，则数据会在每个epoch开始时被打乱，这意味着同一epoch内的样本顺序会随机变化。这对于训练过程中的数据增强是有帮助的，可以增加模型对输入多样性的适应性[^1]。

例如，具体操作如下：

# 假设tfrecord_list是一个包含所有TFRecord文件路径的列表
filename_queue = tf.train.string_input_producer(tfrecord_list, shuffle=True)

# 使用queue_runner确保数据队列在session中启动
with tf.train.queue_runner.QueueRunner(filename_queue).start():
    reader = tf.TFRecordReader()
    _, serialized_example = reader.read(filename_queue)
    
    features = ...  # 解析serialized_example提取特征
    images, labels = ...  # 从features中提取图像和标签

# 开始一个会话并运行数据流
with tf.Session() as sess:
    coord = tf.train.Coordinator()
    threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)
    try:
        while not coord.should_stop():
            image_batch, label_batch = sess.run([images, labels])
            ...  # 进行训练或处理
    finally:
        coord.request_stop()
        coord.join(threads)