tf.train.batch 和tf.train.shuffle_batch的用法

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

[example, label] 表示样本和样本标签，batch_size是返回的一个batch样本集的样本个数。

capacity是队列中的容量。这主要是按顺序组合成一个batch。

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

这里面的参数和上面的一样，不一样的是这个参数min_after_dequeue,一定要保证这个参数小于capacity参数的值， 否则会出错。

这个代表队列中的元素大于它的时候就输出乱的顺序的batch。

上面的函数返回值都是一个batch的样本和样本标签，只是一个是按照顺序，另外一个是随机的。