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 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 вставляется разный список тензоров. Реализовано с использованием очереди — QueueRunner для очереди добавляется в текущую Graph коллекцию QUEUE_RUNNER.

Будет запущено len(tensors_list) потоков, при этом поток i добавляет 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 равно true.

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

Если enqueue_many равно True, tensors_list[i] предполагается, что представляет 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 управляет тем, насколько долго предварительная выборка может увеличивать очереди.

Возвращаемая операция — это операция декьюирования, и она вызовет tf.errors.OutOfRangeError, если входная очередь исчерпана. Если эта операция подает в другую очередь, ее запуск очереди перехватит это исключение, но если эта операция используется в вашем основном потоке, вы сами отвечаете за перехват этого исключения.

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

Если dynamic_pad равно True, достаточно, чтобы был известен ранг тензоров, но отдельные измерения могут иметь значение None. В этом случае для каждого вставки измерения со значением None могут иметь переменную длину; при извлечении выходные тензоры будут дополнены 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 равно True, возвращается значение пакета меньше, чем batch_size, когда очередь закрыта, а доступных элементов недостаточно для заполнения пакета, в противном случае ожидаемые 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 входных данных, основанные на очередях, не поддерживаются при включенном режиме eager выполнения. Пожалуйста, используйте API tf.data для обработки данных при eager выполнении.