tf.compat.v1.train.batch_join

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

tf.compat.v1.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 является списком кортежей тензоров или списком словарей тензоров. Каждый элемент в списке обрабатывается аналогично аргументу tensors в tf.compat.v1.train.batch().

В разные потоки помещаются разные списки тензоров. Реализовано с использованием очереди — QueueRunner для очереди добавляется в текущую Graph коллекцию QUEUE_RUNNER.

Будет запущено len(tensors_list) потоков, где поток i помещает тензоры из tensors_list[i]. tensors_list[i1][j] должен соответствовать tensors_list[i2][j] по типу и форме, за исключением первого измерения, если enqueue_many является истинным.

Если enqueue_many является False, каждый tensors_list[i] предполагается, что представляет собой отдельный пример. Входной тензор x будет выведен как тензор с формой [batch_size] + x.shape.

Если enqueue_many является True, tensors_list[i] предполагается, что представляет собой пакет примеров, где первое измерение индексируется по примеру, и все члены tensors_list[i] должны иметь одинаковый размер в первом измерении. Сlices любого входного тензора x обрабатываются как примеры, и выходные тензоры будут иметь форму [batch_size] + x.shape[1:].

Аргумент capacity контролирует, как долго префеточ может увеличивать очереди.

Возвращаемая операция — операция декьюинга и вызовет tf.errors.OutOfRangeError, если очередь ввода исчерпана. Если эта операция подключается к другой очереди ввода, ее исполнитель очереди перехватит это исключение. Однако, если эта операция используется в вашем основном потоке, вы сами ответственны за перехват этого исключения.

Примечание: Если dynamic_pad является False, вы должны убедиться, что либо (i) передан аргумент shapes, либо (ii) все тензоры в tensors_list имеют полностью определенные формы. ValueError будет поднято, если ни одно из этих условий не выполняется.

Если dynamic_pad является True, достаточно, чтобы был известен ранг тензоров, но отдельные измерения могут иметь значение None. В этом случае для каждой очереди размеры с значением None могут иметь переменную длину; при декьюинге выходные тензоры будут дополняться справа до максимальной формы тензоров в текущем мини-пакете. Для чисел это дополнение принимает значение 0. Для строк это дополнение — пустая строка. См. PaddingFIFOQueue для получения дополнительной информации.

Если allow_smaller_final_batch является True, возвращается значение меньшего пакета, чем batch_size, когда очередь закрывается, и недостаточно элементов для заполнения пакета, в противном случае ожидающие элементы отбрасываются. Кроме того, все статические формы выходных тензоров, как доступны через свойство shape, будут иметь первое значение Dimension равное None, и операции, которые зависят от фиксированного значения batch_size, потерпят неудачу.

Совместимость с Eager

Потоки ввода данных, основанные на очередях, не поддерживаются при включенном режиме eager исполнения. Пожалуйста, используйте API tf.data для загрузки данных при включенном eager исполнении.