tf.train.batch 将数据 batch 化.

定义：
函数 tf.train.batch:

tf.train.batch(tensors,
               batch_size,
               num_threads=1,
               capacity=32,
               enqueue_many=False,
               shapes=None,
               dynamic_pad=False,
               allow_smaller_final_batch=False,
               shared_name=None,
               name=None )

作用：
创建 tensors 的 batches.

参数：

• tensors - 送入队列的 tensors 列表或字典. tf.train.batch 函数返回值是相同类型的 tensors.
• batch_size - 从队列拉取的样本的 batch size
• num_threads - 入队 tensors 的线程数. 如果 num_thread>1，则 batch 操作是非确定的.
• capacity - 整数，队列容量，队列里样本元素的最大数.
• enqueue_many - tensors 内的每个 tensor 是否是单个样本.
• shapes - (可选)每个样本的 shape. 默认是 tensors 的shapes.
• dynamic_pad - Boolean 值. 输入 shapes 的变量维度. 出队后会自动填补维度，以保持batch内 shapes 一致.
• allow_smaller_final_batch - (可选) Boolean 值. 如果队列中样本不足 batch，允许最后的 batch 样本数小于 batch_size.
• shard_name - (可选). 如果设置了该参数，则在多个会话给定的名字时，共享队列.
• name - (可选). 操作operations 的名字.

简单说明：
该函数的输入 tensors 是张量tensors列表或字典，且函数返回相同类型的 tensors.

该函数采用队列queue 来实现. 队列的 QueueRunner 被添加到当前 Grahp 的 QUEUE_RUNNER 集合(collection) 中.

如果 enqueue_many=False，则 tensor 表示单个样本.
对于 shape 为 [x, y, z] 的输入 tensor，该函数输出为，shape 为 [batch_size, x, y, z] 的 tensor.
如果 enqueue_many=True，则 tensors 表示 batch 个样本，其中，第一维表示样本的索引，所有的 tensors 都在第一维具有相同的尺寸.
对于 shape 为 [*, x, y, z] 的输入 tensor，该函数输出为，shape 为 [batch_size, x, y, z] 的 tensor.

capacity 参数控制着预取队列的长度(how long the prefetching is allowed to grow the queues)，队列容量.

如果输入队列用完，则返回 tf.errors.OutofRangeError.

如果 dynamic_pad=False，则必须保证 shapes 参数被传递，或 tensors 内的所有张量必须已经预定义 shapes. 否则，会出现 ValueError.
如果 dynamic_pad=True，则张量的秩已知即可，但独立维度的 shape 为 None. 此时，每次入队时，维度为 None 的值的长度是可变的. 出队后，输出的 tensors 会根据当前 minibatch 内的 tensors 的最大 shape 来在右边自动补零. 对于数字 tensors，填补的值为 0；对于字符串 tensors，填补的是空字符. 可见 PaddingFIF0Queue.

如果 allow_smaller_final_batch=True，当队列关闭时，如果没有足够的样本元素来填补 batch，则会返回比 batch_size 更小的 batch 值，否则会丢弃样本元素.

示例：

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

• [example, label] - 样本和标签，可以是单个样本和单个标签
• batch_size - 返回的一个 batch 的样本数.
• capacity - 队列容量. 按顺序组合成一个batch.

<h2>tf.train.batch 使用示例</h2>

转自：关于Tensorflow中的tf.train.batch函数

tensorflow中的读取数据的队列，简单的说，就是计算图是从一个管道中读取数据的，录入管道是用的现成的方法，读取也是.
为了保证多线程的时候从一个管道读取数据不会乱，所以这种时候读取的时候需要线程管理的相关操作。
测试了一个简单的操作，就是给一个有序的数据，看看读出来是不是有序的，结果发现是有序的，代码如下：

import tensorflow as tf
import numpy as np

def generate_data():
    num = 25
    label = np.asarray(range(0, num))
    images = np.random.random([num, 5, 5, 3])
    print('label size :{}, image size {}'.format(label.shape, images.shape))
    return label, images

def get_batch_data():
    label, images = generate_data()
    images = tf.cast(images, tf.float32)
    label = tf.cast(label, tf.int32)
    input_queue = tf.train.slice_input_producer([images, label], shuffle=False) # 默认 shuffle=True
    image_batch, label_batch = tf.train.batch(input_queue, batch_size=10, num_threads=1, capacity=64)
    return image_batch, label_batch

image_batch, label_batch = get_batch_data()
with tf.Session() as sess:
    coord = tf.train.Coordinator()
    threads = tf.train.start_queue_runners(sess, coord)
    i = 0
    try:
        while not coord.should_stop():
            image_batch_v, label_batch_v = sess.run([image_batch, label_batch])
            i += 1
            for j in range(10):
                print(image_batch_v.shape, label_batch_v[j])
    except tf.errors.OutOfRangeError:
        print("done")
    finally:
        coord.request_stop()
    coord.join(threads)