num_work_units_completed
num_work_units_completed(name=None)
返回此阅读器已完成处理的工作单元数。
参数:
name：操作的名称(可选)。
返回:
一个int64张量。
read
read(
queue,
name=None
)
返回阅读器生成的下一个record (key, value)（记录(键，值)）对。
如果需要，将工作单元从队列中取出(例如，当读取器需要从一个新文件开始读取，因为它已经完成了前一个文件)。
参数:
queue: 表示队列句柄的队列或可变字符串张量，带有字符串工作项。
name: 操作的名称(可选)。
返回:
张量元组 (key, value)。*key:一个字符串标量张量。*key:一个字符串标量张量。
read_up_to
read_up_to(
queue,
num_records,
name=None
)
返回由阅读器生成的num_records (key, value)对。
如果需要，将工作单元从队列中取出(例如，当读取器需要从一个新文件开始读取时，因为它已经完成了前一个文件)。甚至在最后一批之前，它可能返回小于num_records的结果。
参数:
queue:表示队列句柄的队列或可变字符串张量，带有字符串工作项。
num_records:要读取的记录数量。
name: 操作的名称(可选)。
返回:
张量元组 (key, value)。*key:一个字符串标量张量。*key:一个字符串标量张量。
reset
reset(name=None)
将阅读器恢复到初始的清洁状态。
参数:
name:操作的名称(可选)。
返回:
创建操作。
restore_state
restore_state(
state,
name=None
)
将读取器恢复到先前保存的状态。
并不是所有的阅读器都支持被还原，因此这会产生一个未实现的错误。
参数:
state:字符串张量。匹配类型的阅读器的序列化状态的结果。
name:操作的名称(可选)。
返回:
创建操作。
serialize_state
serialize_state(name=None)
生成一个字符串张量来编码读取器的状态。
并不是所有的阅读器都支持序列化，因此这会产生未实现的错误。
参数:
name:操作的名称(可选)。
返回:
一个字符串张量。
tf.decode_csv
tf.decode_csv(
records,
record_defaults,
field_delim=',',
use_quote_delim=True,
name=None,
na_value='',
select_cols=None
)
将CSV记录转换为张量。每一列映射到一个张量。
rfc4180格式预计用于CSV记录。(https://tools.ietf.org/html/rfc4180)注意，我们允许使用int或float字段来引导和跟踪空格。
参数:
records:字符串类型的张量。每个字符串都是csv中的记录/行，所有记录都应该具有相同的格式。
record_defaults:具有特定类型的张量对象的列表。可接受的类型有float32、float64、int32、int64、string。输入记录的每列有一个张量，该列的默认值为标量，如果需要该列，则为空。field_delim: 可选字符串。默认为“,”。用于分隔记录中的字段的char分隔符。
use_quote_delim:可选bool。默认值为True。如果为false，则将双引号作为字符串字段内的正则字符
name:操作的名称(可选)。
na_value:要识别为NA/NaN的附加字符串。
select_cols:要选择的列索引的可选排序列表。如果指定，则只解析和返回这个列子集。
返回:
张量对象的列表。具有与record_defaults相同的类型。每个张量的形状都和记录中的一样。
抛出：
ValueError:如果任何参数格式错误。
tf.train.shuffle_batch
tf.train.shuffle_batch(
tensors,
batch_size,
capacity,
min_after_dequeue,
num_threads=1,
seed=None,
enqueue_many=False,
shapes=None,
allow_smaller_final_batch=False,
shared_name=None,
name=None
)
此函数向当前计算图添加以下内容:
将张量中的张量放入队列中的一种变换队列。
dequeue_many操作从队列中创建批次。
一个QueueRunner到QUEUE_RUNNER集合，将张量从张量中加入队列。
如果enqueue_many为False，则假定张量代表一个示例。一个形状为[x, y, z]的输入张量将作为一个形状为[batch_size, x, y, z]的张量输出。
如果enqueue_many为真，则假定张量代表一组示例，其中第一个维度通过示例索引，并且张量的所有成员在第一个维度中的大小应该相同。如果输入张量的形状是[*，x, y, z]，输出的形状是[batch_size, x, y, z]。
容量capacity参数控制允许预取队列增长的长度。
返回的操作是一个出队列操作，如果输入队列耗尽并将抛出tf.errors.OutOfRangeError 。
如果该操作正在为另一个输入队列提供数据，其队列运行器将捕获此异常，但是，如果在主线程中使用此操作，则您自己负责捕获此异常。
# Creates batches of 32 images and 32 labels.
image_batch, label_batch = tf.train.shuffle_batch(
[single_image, single_label],
batch_size=32,
num_threads=4,
capacity=50000,
min_after_dequeue=10000)tf.stack()
通过沿轴维数的排列，将张量列表中的值打包成一个维度比每个张量的值高1的张量。
#!/usr/bin/env python2
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Tue Sep 18 20:19:40 2018
@author: myhaspl
@email:[email protected]
"""
import tensorflow as tf
x = tf.constant([1, 4])
y = tf.constant([2, 5])
z = tf.constant([3, 6])
res1=tf.stack([x, y, z], axis=1)
res2=tf.stack([x, y, z], axis=0)
with tf.Session() as sess:
print sess.run(res1)
print sess.run(res2)[[1 2 3]
[4 5 6]]
[[1 4]
[2 5]
[3 6]]转置
x = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
tf.transpose(x) # [[1, 4]
# [2, 5]
# [3, 6]]读文件代码：
#生成文件名队列
fileName=os.getcwd()+"/1.csv"
fileNameQueue=tf.train.string_input_producer([fileName])
#生成记录键值对
reader=tf.TextLineReader(skip_header_lines=1)
key,value=reader.read(fileNameQueue)
recordDefaults=[[""],[0],[0]]
decoded=tf.decode_csv(value,record_defaults=recordDefaults)
name,age,source=tf.train.shuffle_batch(decoded,batch_size=1,capacity=2,min_after_dequeue=1)
features=tf.transpose(tf.stack([age,source]))