tf.train.shuffle_batch

Создаёт пакеты, случайным образом перемешивая тензоры. (устарело)

tf.train.shuffle_batch(
    tensors, batch_size, capacity, min_after_dequeue, num_threads=1, seed=None,
    enqueue_many=False, shapes=None, allow_smaller_final_batch=False,
    shared_name=None, name=None
)

Эта функция добавляет следующее к текущему Graph:

• Очередь перемешивания, в которую тензоры из tensors добавляются в очередь.
• Операцию dequeue_many для создания пакетов из очереди.
• Операцию QueueRunner в коллекцию QUEUE_RUNNER, для добавления тензоров из tensors в очередь.

Если enqueue_many равно False, предполагается, что tensors представляет собой один пример. Входной тензор с формой [x, y, z] будет выводиться как тензор с формой [batch_size, x, y, z].

Если enqueue_many равно True, предполагается, что tensors представляет собой пакет примеров, где первый размер индексируется по примеру, и все члены tensors должны иметь одинаковый размер в первом измерении. Если входной тензор имеет форму [*, x, y, z], вывод будет иметь форму [batch_size, x, y, z].

Аргумент capacity управляет тем, как долго префеч может расширять очереди.

Возвращаемая операция — это операция декьюинга, и она вызовет tf.errors.OutOfRangeError, если входная очередь исчерпана. Если эта операция подключается к другой очереди ввода, её поток исполнителя перехватит это исключение. Однако, если эта операция используется в вашем основном потоке, вы сами должны перехватывать это исключение.

Например:

# Creates batches of 32 images and 32 labels.
image_batch, label_batch = tf.compat.v1.train.shuffle_batch(
      [single_image, single_label],
      batch_size=32,
      num_threads=4,
      capacity=50000,
      min_after_dequeue=10000)

Примечание: Вы должны убедиться, что либо (i) передан аргумент shapes, либо (ii) все тензоры в tensors должны иметь полностью определённые формы. ValueError будет вызвано, если ни одно из этих условий не выполнено.

Если allow_smaller_final_batch равно True, значение меньшего пакета, чем batch_size возвращается, когда очередь закрыта, и нет достаточного количества 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 значения batch_size, потерпят неудачу.

Совместимость с Eager

Потоки ввода данных, основанные на очередях, не поддерживаются при включённом режиме eager execution. Пожалуйста, используйте API tf.data для загрузки данных в режиме eager execution.