tf.train.batch函数怎么在Tensorflow中使用-创新互联
tf.train.batch函数怎么在Tensorflow中使用？针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。
import tensorflow as tf
import numpy as np
def generate_data():
num = 25
label = np.asarray(range(0, num))
images = np.random.random([num, 5, 5, 3])
print('label size :{}, image size {}'.format(label.shape, images.shape))
return label, images
def get_batch_data():
label, images = generate_data()
images = tf.cast(images, tf.float32)
label = tf.cast(label, tf.int32)
input_queue = tf.train.slice_input_producer([images, label], shuffle=False)
image_batch, label_batch = tf.train.batch(input_queue, batch_size=10, num_threads=1, capacity=64)
return image_batch, label_batch
image_batch, label_batch = get_batch_data()
with tf.Session() as sess:
coord = tf.train.Coordinator()
threads = tf.train.start_queue_runners(sess, coord)
i = 0
try:
while not coord.should_stop():
image_batch_v, label_batch_v = sess.run([image_batch, label_batch])
i += 1
for j in range(10):
print(image_batch_v.shape, label_batch_v[j])
except tf.errors.OutOfRangeError:
print("done")
finally:
coord.request_stop()
coord.join(threads)记得那个slice_input_producer方法，默认是要shuffle的哈。
Besides, I would like to comment this code.
1: there is a parameter ‘num_epochs' in slice_input_producer, which controls how many epochs the slice_input_producer method would work. when this method runs the specified epochs, it would report the OutOfRangeRrror. I think it would be useful for our control the training epochs.
2: the output of this method is one single image, we could operate this single image with tensorflow API, such as normalization, crops, and so on, then this single image is feed to batch method, a batch of images for training or testing wouldbe received.
tf.train.batch和tf.train.shuffle_batch的区别用法
tf.train.batch([example, label], batch_size=batch_size, capacity=capacity)：[example, label]表示样本和样本标签，这个可以是一个样本和一个样本标签，batch_size是返回的一个batch样本集的样本个数。capacity是队列中的容量。这主要是按顺序组合成一个batch
tf.train.shuffle_batch([example, label], batch_size=batch_size, capacity=capacity, min_after_dequeue)。这里面的参数和上面的一样的意思。不一样的是这个参数min_after_dequeue，一定要保证这参数小于capacity参数的值，否则会出错。这个代表队列中的元素大于它的时候就输出乱的顺序的batch。也就是说这个函数的输出结果是一个乱序的样本排列的batch，不是按照顺序排列的。
上面的函数返回值都是一个batch的样本和样本标签，只是一个是按照顺序，另外一个是随机的
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