tf.train.batch([example, label],batch_size=batch_size, capacity=capacity)

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[example, label]表示樣本和樣本標簽，這個可以是一個樣本和一個樣本標簽，batch_size是返回的一個batch樣本集的樣本個數。capacity是隊列中的容量。這主要是按順序組合成一個batch

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tf.train.shuffle_batch([example, label],batch_size=batch_size, capacity=capacity, min_after_dequeue)

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這里面的參數和上面的一樣的意思。不一樣的是這個參數min_after_dequeue，一定要保證這參數大于capacity參數的值，否則會出錯。這個代表隊列中的元素大于它的時候就輸出亂的順序的batch。也就是說這個函數的輸出結果是一個亂序的樣本排列的batch，不是按照順序排列的。

上面的函數返回值都是一個batch的樣本和樣本標簽，只是一個是按照順序，另外一個是隨機的

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的tensorflow tf.train.batch（）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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