tf.contrib.learn.read_keyed_batch_features_shared_queue
Добавляет операции для чтения, очереди, пакетного обработки и разбора Example протоколов. (устарело)
tf.contrib.learn.read_keyed_batch_features_shared_queue(
file_pattern, batch_size, features, reader, randomize_input=True,
num_epochs=None, queue_capacity=10000, reader_num_threads=1,
feature_queue_capacity=100, num_queue_runners=2, parse_fn=None, name=None
)
При заданном шаблоне файла (или списке файлов) будет создана общая очередь для имён файлов, создана очередь рабочего потока, которая получает имена файлов из общей очереди, считывается Example протокол с использованием предоставленных reader, используется очередь пакетной обработки для создания пакетов примеров размером batch_size и парсится пример с использованием features спецификации.
Все исполнители очереди добавляются в коллекцию исполнителей очереди и могут быть запущены с помощью start_queue_runners.
Все операции добавляются в стандартную графу.
| Аргументы | |
|---|---|
file_pattern |
Список файлов или шаблонов путей к файлам, содержащим Example записи. Смотрите tf.io.gfile.glob для правил шаблонов. |
batch_size |
Целое число или скаляр Tensor, определяющий размер пакета для использования. |
features |
Отображение dict ключей признаков на значения FixedLenFeature или VarLenFeature. |
reader |
Функция или класс, возвращающий объект с методом read, (тензор имени файла) -> (тензор примера). |
randomize_input |
Необходимо ли случайное перемешивание входных данных. |
num_epochs |
Целое число, определяющее количество раз прохода по набору данных. Если None, цикл по набору данных бесконечно. ПРИМЕЧАНИЕ - Если указано, создаёт переменную, которую необходимо инициализировать, поэтому вызовите tf.compat.v1.local_variables_initializer() и запустите операцию в сессии. |
queue_capacity |
Ёмкость очереди входных данных. |
reader_num_threads |
Количество потоков для чтения примеров. |
feature_queue_capacity |
Ёмкость очереди распарсенных признаков. |
num_queue_runners |
Количество потоков для добавления в очередь распарсенных примеров. Использование нескольких потоков для добавления в очередь распарсенных примеров помогает поддерживать полную очередь, когда последующие вычисления в целом дешевле, чем парсинг. |
parse_fn |
Функция парсинга, принимает Example тензор, возвращает распарсенное представление. Если None, парсинг не выполняется. |
name |
Имя результирующей операции. |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
Возвращает кортеж:
|
| Возбуждает | |
|---|---|
ValueError |
для некорректных 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_keyed_batch_features_shared_queue
