python的tf.train.batch函數(shù)怎么用

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tf.train.batch函數(shù)

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獲得的數(shù)據(jù)組合。

2、batch_size：設(shè)置每次從隊列中獲取出隊數(shù)據(jù)的數(shù)量。

3、num_threads：用來控制線程的數(shù)量，如果其值不唯一，由于線程執(zhí)行的特性，數(shù)據(jù)獲取可能變成亂序。

4、capacity：一個整數(shù)，用來設(shè)置隊列中元素的最大數(shù)量

5、allow_samller_final_batch：當(dāng)其為True時，如果隊列中的樣本數(shù)量小于batch_size，出隊的數(shù)量會以最終遺留下來的樣本進行出隊；當(dāng)其為False時，小于batch_size的樣本不會做出隊處理。

6、name：名字

測試代碼

1、allow_samller_final_batch=True

import pandas as pd
import numpy as np
import tensorflow as tf
# 生成數(shù)據(jù)
def generate_data():
    num = 18
    label = np.arange(num)
    return label
# 獲取數(shù)據(jù)
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
# 數(shù)據(jù)組
label = get_batch_data()
sess = tf.Session()
# 初始化變量
sess.run(tf.global_variables_initializer())
sess.run(tf.local_variables_initializer())
# 初始化batch訓(xùn)練的參數(shù)
coord = tf.train.Coordinator()
threads = tf.train.start_queue_runners(sess,coord)
try:
    while not coord.should_stop():
        # 自動獲取下一組數(shù)據(jù)
        l = sess.run(label)
        print(l)
except tf.errors.OutOfRangeError:
    print('Done training')
finally:
    coord.request_stop()
coord.join(threads)
sess.close()

運行結(jié)果為：

[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，輸出結(jié)果少了[17]

import pandas as pd
import numpy as np
import tensorflow as tf
# 生成數(shù)據(jù)
def generate_data():
    num = 18
    label = np.arange(num)
    return label
# 獲取數(shù)據(jù)
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
# 數(shù)據(jù)組
label = get_batch_data()
sess = tf.Session()
# 初始化變量
sess.run(tf.global_variables_initializer())
sess.run(tf.local_variables_initializer())
# 初始化batch訓(xùn)練的參數(shù)
coord = tf.train.Coordinator()
threads = tf.train.start_queue_runners(sess,coord)
try:
    while not coord.should_stop():
        # 自動獲取下一組數(shù)據(jù)
        l = sess.run(label)
        print(l)
except tf.errors.OutOfRangeError:
    print('Done training')
finally:
    coord.request_stop()
coord.join(threads)
sess.close()

運行結(jié)果為：

[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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