tf.train.shuffle_batch永远挂起(使用tensorflow版本。1.4)

tf.train.shuffle_batch是TensorFlow中的一个函数，用于从输入队列中随机获取批量的数据。它的作用是将输入数据进行随机打乱，并按照指定的batch size返回一个批量的数据。

tf.train.shuffle_batch函数的参数包括：

• tensors：一个包含输入数据的tensor列表。
• batch_size：每个批次的样本数量。
• capacity：队列的最大容量。
• min_after_dequeue：队列中保留的最小样本数量，用于确保样本的随机性。
• num_threads：用于填充队列的线程数量。
• seed：用于随机化的种子。

tf.train.shuffle_batch函数的工作流程如下：

1. 创建一个输入队列，将输入数据放入队列中。
2. 从队列中读取数据，并进行随机打乱。
3. 返回一个指定batch size的批量数据。

tf.train.shuffle_batch函数的优势：

• 数据随机性：通过打乱输入数据，可以增加模型的泛化能力，提高训练效果。
• 批量处理：可以一次性获取多个样本，提高训练的效率。
• 线程安全：可以通过设置num_threads参数来控制填充队列的线程数量，提高数据读取的效率。

tf.train.shuffle_batch函数的应用场景：

• 训练模型：在训练深度学习模型时，可以使用tf.train.shuffle_batch函数来获取随机的训练样本。
• 数据预处理：在数据预处理阶段，可以使用tf.train.shuffle_batch函数来对数据进行随机打乱，增加数据的多样性。

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