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。

为港北等地区用户提供了全套网页设计制作服务，及港北网站建设行业解决方案。主营业务为做网站、网站制作、港北网站设计，以传统方式定制建设网站，并提供域名空间备案等一条龙服务，秉承以专业、用心的态度为用户提供真诚的服务。我们深信只要达到每一位用户的要求，就会得到认可，从而选择与我们长期合作。这样，我们也可以走得更远！

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

关于tf.train.batch函数怎么在Tensorflow中使用问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道了解更多相关知识。

另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。

本文题目：tf.train.batch函数怎么在Tensorflow中使用-创新互联
URL分享：http://csdahua.cn/article/pgcgs.html