python的tf.train.batch函数怎么用

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tf.train.batch函数

tf.train.batch(    tensors,    batch_size,    num_threads=1,    capacity=32,    enqueue_many=False,    shapes=None,    dynamic_pad=False,    allow_smaller_final_batch=False,    shared_name=None,    name=None)

其中：

1、tensors：利用slice_input_producer获得的数据组合。

2、batch_size：设置每次从队列中获取出队数据的数量。

3、num_threads：用来控制线程的数量，如果其值不唯一，由于线程执行的特性，数据获取可能变成乱序。

4、capacity：一个整数，用来设置队列中元素的最大数量

5、allow_samller_final_batch：当其为True时，如果队列中的样本数量小于batch_size，出队的数量会以最终遗留下来的样本进行出队；当其为False时，小于batch_size的样本不会做出队处理。

6、name：名字

测试代码

1、allow_samller_final_batch=True

import pandas as pdimport numpy as npimport tensorflow as tf# 生成数据def generate_data():    num = 18    label = np.arange(num)    return label# 获取数据def get_batch_data():    label = generate_data()    input_queue = tf.train.slice_input_producer([label], shuffle=False,num_epochs=2)    label_batch = tf.train.batch(input_queue, batch_size=5, num_threads=1, capacity=64,allow_smaller_final_batch=True)    return label_batch# 数据组label = get_batch_data()sess = tf.Session()# 初始化变量sess.run(tf.global_variables_initializer())sess.run(tf.local_variables_initializer())# 初始化batch训练的参数coord = tf.train.Coordinator()threads = tf.train.start_queue_runners(sess,coord)try:    while not coord.should_stop():        # 自动获取下一组数据        l = sess.run(label)        print(l)except tf.errors.OutOfRangeError:    print('Done training')finally:    coord.request_stop()coord.join(threads)sess.close()

运行结果为：

[0 1 2 3 4]
[5 6 7 8 9]
[10 11 12 13 14]
[15 16 17 0 1]
[2 3 4 5 6]
[ 7 8 9 10 11]
[12 13 14 15 16]
[17]
Done training

2、allow_samller_final_batch=False

相比allow_samller_final_batch=True，输出结果少了[17]

import pandas as pdimport numpy as npimport tensorflow as tf# 生成数据def generate_data():    num = 18    label = np.arange(num)    return label# 获取数据def get_batch_data():    label = generate_data()    input_queue = tf.train.slice_input_producer([label], shuffle=False,num_epochs=2)    label_batch = tf.train.batch(input_queue, batch_size=5, num_threads=1, capacity=64,allow_smaller_final_batch=False)    return label_batch# 数据组label = get_batch_data()sess = tf.Session()# 初始化变量sess.run(tf.global_variables_initializer())sess.run(tf.local_variables_initializer())# 初始化batch训练的参数coord = tf.train.Coordinator()threads = tf.train.start_queue_runners(sess,coord)try:    while not coord.should_stop():        # 自动获取下一组数据        l = sess.run(label)        print(l)except tf.errors.OutOfRangeError:    print('Done training')finally:    coord.request_stop()coord.join(threads)sess.close()

运行结果为：

[0 1 2 3 4]
[5 6 7 8 9]
[10 11 12 13 14]
[15 16 17 0 1]
[2 3 4 5 6]
[ 7 8 9 10 11]
[12 13 14 15 16]
Done training

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