tf.train.batch_join

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

tf.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 использованием очереди — QueueRunner для очереди добавляется в текущую Graph в коллекцию QUEUE_RUNNER.

Будут запущены len(tensors_list) потоков, где поток i помещает тензоры из tensors_list[i]. tensors_list[i1][j] должны совпадать с tensors_list[i2][j] по типу и форме, за исключением первого измерения, если enqueue_many имеет значение true.

Если enqueue_many имеет значение False, каждый tensors_list[i] предполагается представляющим один пример. Входной тензор x будет выведен как тензор с формой [batch_size] + x.shape.

Если enqueue_many имеет значение True, tensors_list[i] предполагается представляющим пакет 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 управляет тем, как долго префеч может расширять очереди.

Возвращаемая операция — операция извлечения из очереди, и она вызовет tf.errors.OutOfRangeError, если входная очередь исчерпана. Если эта операция питает другую входную очередь, её поток обработки очереди перехватит это исключение, однако, если эта операция используется в вашем главном потоке, вы сами должны перехватить это исключение.

Примечание: Если dynamic_pad имеет значение False, вы должны убедиться, что либо (i) указан аргумент shapes, либо (ii) все тензоры в tensors_list имеют полностью определённые формы. Если ни одно из этих условий не выполнено, будет поднято исключение ValueError.

Если dynamic_pad имеет значение True, достаточно, чтобы был известен ранг тензоров, но отдельные измерения могут иметь значение None. В этом случае для каждой операции добавления в очередь измерения со значением None могут иметь переменную длину; при извлечении из очереди выходные тензоры будут дополнены справа до максимальной формы тензоров в текущей мини-пачке. Для чисел это заполнение принимает значение 0. Для строк это заполнение — пустая строка. См. PaddingFIFOQueue для получения дополнительной информации.

Если allow_smaller_final_batch имеет значение True, возвращается меньшее значение пакета, чем batch_size, когда очередь закрыта, и нет достаточно элементов для заполнения пакета; в противном случае ожидающие 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 batch_size, завершатся ошибкой.

Совместимость с Eager

Конвейеры ввода данных, основанные на очередях, не поддерживаются при включенном исполнении eager. Пожалуйста, используйте API tf.data для ввода данных при включенном eager исполнении.