tensor_list: the list of tensors to enqueue.
入隊的張量列表
batch_size: the new batch size pulled from the queue.
表示進行一次批處理的tensors數量.
capacity: an integer. the maximum number of elements in the queue.
容量:乙個整數,佇列中的最大的元素數.
這個引數一定要比min_after_dequeue引數的值大,並且決定了我們可以進行預處理操作元素的最大值.
推薦其值為:
capacity=(min_after_dequeue+(num_threads+a small safety margin∗batchsize)
min_after_dequeue: minimum number elements in the queue after a
dequeue(出列), used to ensure a level of mixing of elements.
當一次出列操作完成後,佇列中元素的最小數量,往往用於定義元素的混合級別.
定義了隨機取樣的緩衝區大小,此引數越大表示更大級別的混合但是會導致啟動更加緩慢,並且會占用更多的記憶體
tf.train.string_input_producer(
string_tensor,
num_epochs=none,
shuffle=true,
seed=none,
capacity=32,
shared_name=none,
name=none,
cancel_op=none
)filename_queue = tf.train.string_input_producer(filename, shuffle=false, num_epochs=5)
string_input_producer會產生乙個檔名佇列
filename檔名，可以將多個檔名相加，或者是輸入乙個檔名，不限定是
如：filename = [『a.jpg』, 『b.jpg』, 『c.jpg』]
shuffle是指在乙個epoch內檔案的順序是否被打亂。
如果設定shuffle=true，那麼在乙個epoch內，資料的前後順序就會被打亂
num_epochs
epoch。對於乙個資料集來講，執行乙個epoch就是將這個資料集中的全部計算一遍。如乙個資料集中有三張a.jpg、b.jpg、c.jpg，那麼跑乙個epoch就是指對a、b、c三張都計算了一遍。兩個epoch就是指先對a、b、c各計算一遍，然後再全部計算一遍，也就是說每張都計算了兩遍。
tf.train.shuffle_batch函式解析十圖詳解tensorflow資料讀取機制（附**）
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