tf.contrib.learn.read_batch_record_features

Reads TFRecord, queues, batches and parses Example proto. (deprecated)

tf.contrib.learn.read_batch_record_features(
    file_pattern, batch_size, features, randomize_input=True, num_epochs=None,
    queue_capacity=10000, reader_num_threads=1, name='dequeue_record_examples'
)

См. более подробное описание в read_examples.

Аргументы
`file_pattern`	Список файлов или шаблонов путей к файлам, содержащим `Example` записи. См. `tf.io.gfile.glob` для правил шаблонов.
`batch_size`	Целое число или скалярный `Tensor`, определяющий размер пакета для использования.
`features`	A `dict` сопоставляющий ключи признаков с `FixedLenFeature` или `VarLenFeature` значениями.
`randomize_input`	Нужно ли случайным образом перемешивать входные данные.
`num_epochs`	Целое число, определяющее количество проходов через набор данных. Если None, цикл по набору данных вечно. ПРИМЕЧАНИЕ - если указано, создается переменная, которую необходимо инициализировать, поэтому вызовите tf.compat.v1.local_variables_initializer() и выполните операцию в сессии.
`queue_capacity`	Емкость очереди ввода.
`reader_num_threads`	Количество потоков для чтения примеров. Для обеспечения предсказуемого и воспроизводимого порядка чтения и очереди, например, в режиме прогнозирования и оценки, `reader_num_threads` должно быть 1.
`name`	Имя результирующей операции.

Возвращаемые значения
Словарь `Tensor` или `SparseTensor` объектов для каждого в `features`.

Исключения
`ValueError`	для недопустимых входных данных.

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r1.15/api_docs/python/tf/contrib/learn/read_batch_record_features