由于深度学习的网格很大,用来训练的数据集也很大。因此不可能一下子将所有数据集都输入到网络中,便引入了batch_size的概念,下面总结自己两种常用的调用batch的方法
1、使用TensorFlow, tf.train.batch()。
2、
offset = (offset + batch_size) % len(images) #每次读取batch_size图片 相当于设置一个游标,每过一次循环,游标向前移动一次,这里images是要读取图片的路径
batch = np.array([read_image(img, HEIGHT, WIDTH) for img in images[offset: offset + batch_size]]) #读取batch的数据 这里读完之后就可以直接feed到网络中