在tensorflow中排队时，使用来自多个线程的相同占位符变量是否是竞争条件？

在TensorFlow中，使用来自多个线程的相同占位符变量排队时，是存在竞争条件的。

竞争条件是指多个线程同时访问和修改共享资源时可能导致的不确定性结果。在TensorFlow中，占位符变量是一种特殊的变量，用于在图执行过程中提供输入数据。当多个线程同时使用相同的占位符变量时，如果没有适当的同步机制，就会出现竞争条件。

为了避免竞争条件，可以采取以下措施：

1. 使用tf.train.batch或tf.train.shuffle_batch等函数来创建输入队列，这些函数会自动处理多线程输入的同步问题。
2. 使用tf.train.Coordinator和tf.train.QueueRunner来协调和管理多个线程，确保它们能够正确地读取和处理数据。
3. 使用tf.train.start_queue_runners函数来启动所有的QueueRunner线程，以确保数据的顺利读取和处理。
4. 在使用占位符变量时，可以考虑使用tf.placeholder_with_default函数来设置默认值，以避免在多线程环境中出现竞争条件。

总结起来，为了避免在TensorFlow中使用来自多个线程的相同占位符变量时出现竞争条件，需要合理地使用输入队列、协调器和队列运行器等机制来确保数据的正确读取和处理。