tf.compat.v1.train.batch_join

Выполняет список тензоров для заполнения очереди, чтобы создать пакеты примеров. (устарело)

tf.compat.v1.train.batch_join(
    tensors_list,
    batch_size,
    capacity=32,
    enqueue_many=False,
    shapes=None,
    dynamic_pad=False,
    allow_smaller_final_batch=False,
    shared_name=None,
    name=None
)

Аргумент tensors_list представляет собой список кортежей тензоров или список словарей тензоров. Каждый элемент в списке обрабатывается аналогично аргументу tensors функции tf.compat.v1.train.batch().

В разные потоки помещаются разные списки тензоров. Реализовано с помощью очереди — QueueRunner для очереди добавляется в текущую Graph коллекцию QUEUE_RUNNER.

len(tensors_list) потоков будут запущены, где поток i помещает тензоры из tensors_list[i]. tensors_list[i1][j] должны соответствовать tensors_list[i2][j] по типу и форме, за исключением первого измерения, если enqueue_many равно true.

Если enqueue_many равно False, каждый tensors_list[i] считается представлением одного примера. Входной тензор x будет выведен как тензор с формой [batch_size] + x.shape.

Если enqueue_many равно True, tensors_list[i] считается представлением пакета примеров, где первое измерение индексируется примером, и все члены tensors_list[i] должны иметь одинаковый размер в первом измерении. Срезы любого входного тензора x рассматриваются как примеры, и выходные тензоры будут иметь форму [batch_size] + x.shape[1:].

Аргумент capacity контролирует, как долго предвыборка может увеличивать очереди.

Возвращаемое действие является операцией декьюинга и выбросит tf.errors.OutOfRangeError, если входная очередь исчерпана. Если эта операция подаёт данные в другую входную очередь, её обработчик очереди перехватит эту ошибку; однако, если эта операция используется в главном потоке, вы сами должны перехватить эту ошибку.

Примечание: Если dynamic_pad равно False, вы должны убедиться, что (i) аргумент shapes передан, или (ii) все тензоры в tensors_list имеют полностью определенные формы. В противном случае будет возбуждено исключение ValueError.

Если dynamic_pad равно True, достаточно знать ранг тензоров, но отдельные измерения могут иметь значение None. В этом случае для каждого энкодирования измерения со значением None могут иметь переменную длину; при декодировании выходные тензоры будут дополнены справа до максимальной формы тензоров в текущей мини-пачке. Для чисел это дополнение принимает значение 0. Для строк это дополнение — пустая строка. См. PaddingFIFOQueue для получения дополнительной информации.

Если allow_smaller_final_batch равно True, возвращается значение мини-пакета меньше, чем batch_size, когда очередь закрыта и нет достаточно элементов для заполнения пакета; в противном случае ожидаемые элементы отбрасываются. Кроме того, все статические формы выходных тензоров, доступные через свойство shape, будут иметь первое значение Dimension равное None, и операции, зависящие от фиксированного размера пакета, завершатся ошибкой.

Вводные конвейеры, основанные на очередях, не поддерживаются при включённом выполнении eager. Используйте API tf.data для обработки данных при выполнении eager.