tf.contrib.training.bucket_by_sequence_length

Ленивое формирование пакетов входных данных в зависимости от их длины.

tf.contrib.training.bucket_by_sequence_length(
    input_length, tensors, batch_size, bucket_boundaries, num_threads=1,
    capacity=32, bucket_capacities=None, shapes=None, dynamic_pad=False,
    allow_smaller_final_batch=False, keep_input=True, shared_name=None, name=None
)

Этот метод вызывает tf.contrib.training.bucket под капотом, после предварительного разделения границ пакетов на отдельные пакеты и определения, к какому пакету принадлежит данный input_length. Подробные сведения об остальных аргументах см. в документации для which_bucket.

Аргументы
`input_length`	`int32` скаляр `Tensor`, длина последовательности тензоров.
`tensors`	Список или словарь тензоров, представляющих один элемент для формирования пакета. Вложенные списки не поддерживаются.
`batch_size`	Новый размер пакета, извлечённый из очереди (все очереди будут иметь одинаковый размер). Если передан список, то у каждого пакета будет свой размер пакета. (целое число Python, скаляр int32 или итерируемый список целых чисел длиной num_buckets).
`bucket_boundaries`	Список целых чисел, возрастающие неотрицательные числа. Границы пакетов для формирования пакетов тензоров. Создаются два дополнительных пакета, один для `input_length < bucket_boundaries[0]` и один для `input_length >= bucket_boundaries[-1]`.
`num_threads`	Целое число. Количество потоков, добавляющих `tensors`.
`capacity`	Целое число. Максимальное количество мини-пакетов в основной очереди, а также максимальное количество элементов в каждом пакете.
`bucket_capacities`	(Необязательно) None или список целых чисел, вместимости каждого пакета. Если None, используется вместимость (по умолчанию). Если указано, это должен быть список целых чисел длиной на единицу больше, чем bucket_boundaries. Его i-й элемент используется как вместимость для очереди i-го пакета.
`shapes`	(Необязательно) Форматы для каждого примера. По умолчанию используется определённые форматы для `tensors`.
`dynamic_pad`	Булево значение. Разрешить переменные измерения в форматах входных данных. При извлечении данные дополняются, чтобы тензоры в пакете имели одинаковые форматы.
`allow_smaller_final_batch`	(Необязательно) Булево значение. Если `True`, разрешить, чтобы конечные пакеты были меньше, если в очередях недостаточно элементов.
`keep_input`	Скалярный тензор `bool`. При предоставлении этот тензор контролирует, добавляется ли вход в очередь или нет. Если он возвращает `True`, то `tensors` добавляются в пакет; в противном случае они отбрасываются. Этот тензор по существу действует как механизм фильтрации.
`shared_name`	(Необязательно). Если задано, очереди будут объединены под указанным именем в нескольких сессиях.
`name`	(Необязательно) Имя для операций.

Возвращаемое значение
Кортеж `(sequence_length, outputs)` где `sequence_length` — 1-мерный `Tensor` размера `batch_size` и `outputs` — список или словарь формируемых пакетов, соответствующих элементам `tensors`.

Исключения
`TypeError`	если `bucket_boundaries` не является списком целых чисел Python.
`ValueError`	если `bucket_boundaries` пуст или содержит невозрастающие значения или если batch_size является списком, а его длина не равна количеству пакетов.

© 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/training/bucket_by_sequence_length