tf.train.shuffle_batch

tf.train.shuffle_batch(tensors,batch_size,capacity,min_after_dequeue,num_threads=1,seed=None,enqueue_many=False,shapes=None,allow_smaller_final_batch=False,shared_name=None,name=None )

此函數向當前計算圖添加以下內容:

將張量中的張量放入隊列中的一種變換隊列。

dequeue_many操作從隊列中創建批次。

一個QueueRunner到QUEUE_RUNNER集合，將張量從張量中加入隊列。

如果enqueue_many為False，則假定張量代表一個示例。一個形狀為[x, y, z]的輸入張量將作為一個形狀為[batch_size, x, y, z]的張量輸出。

如果enqueue_many為真，則假定張量代表一組示例，其中第一個維度通過示例索引，并且張量的所有成員在第一個維度中的大小應該相同。如果輸入張量的形狀是[*，x, y, z]，輸出的形狀是[batch_size, x, y, z]。

容量capacity參數控制允許預取隊列增長的長度。

返回的操作是一個出隊列操作，如果輸入隊列耗盡并將拋出tf.errors.OutOfRangeError 。

如果該操作正在為另一個輸入隊列提供數據，其隊列運行器將捕獲此異常，但是，如果在主線程中使用此操作，則您自己負責捕獲此異常。
Creates batches of 32 images and 32 labels.

image_batch, label_batch = tf.train.shuffle_batch(
[single_image, single_label],
batch_size=32,
num_threads=4,
capacity=50000,
min_after_dequeue=10000)
tf.stack()

通過沿軸維數的排列，將張量列表中的值打包成一個維度比每個張量的值高1的張量。

#!/usr/bin/env python2 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Sep 18 20:19:40 2018"""import tensorflow as tf x = tf.constant([1, 4]) y = tf.constant([2, 5]) z = tf.constant([3, 6]) res1=tf.stack([x, y, z], axis=1) res2=tf.stack([x, y, z], axis=0) with tf.Session() as sess:print sess.run(res1)print sess.run(res2)

[[1 2 3]
[4 5 6]]
[[1 4]
[2 5]
[3 6]]
轉置

x = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
tf.transpose(x) # [[1, 4]

# [2, 5]# [3, 6]]

讀文件代碼：

#生成文件名隊列 fileName=os.getcwd()+"/1.csv" fileNameQueue=tf.train.string_input_producer([fileName]) #生成記錄鍵值對 reader=tf.TextLineReader(skip_header_lines=1) key,value=reader.read(fileNameQueue) recordDefaults=[[""],[0],[0]] decoded=tf.decode_csv(value,record_defaults=recordDefaults) name,age,source=tf.train.shuffle_batch(decoded,batch_size=1,capacity=2,min_after_dequeue=1) features=tf.transpose(tf.stack([age,source]))

總結

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