这篇文章主要介绍“python的tf.train.batch函数怎么用”的相关知识，小编通过实际案例向大家展示操作过程，操作方法简单快捷，实用性强，希望这篇“python的tf.train.batch函数怎么用”文章能帮助大家解决问题。
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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
import pandas as pd
import numpy as np
import 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
相比allow_samller_final_batch=True，输出结果少了[17]
import pandas as pd
import numpy as np
import 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
关于“python的tf.train.batch函数怎么用”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识，可以关注亿速云行业资讯频道，小编每天都会为大家更新不同的知识点。
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