Python Tensorflow批量连接&x27；s允许较小的最终批次不'；不行？

我正在使用tenosrlfow队列来处理我的数据，我需要得到大小小于批量大小的最终批次，但我只能得到5个批量，无法得到最终批次。我不明白那有什么问题

data = np.arange(105)
data_placeholder = tf.placeholder(dtype=tf.int64, shape=[None,])

queue = tf.FIFOQueue(capacity=200,dtypes=tf.int64,shapes=())
enqueue_op = queue.enqueue_many([data_placeholder])

data_list = []
data_ = queue.dequeue()

data_list.append([data_])
batch_data = tf.train.batch_join(data_list,batch_size=20, capacity=100 ,allow_smaller_final_batch=True)

sess = tf.Session()

coord = tf.train.Coordinator()
tf.train.start_queue_runners(sess,coord)

step = 0
under = 0
uper = 0
enqueu_step = len(data)//20 + 1
while step < enqueu_step:
    uper = uper + 20
    sess.run(enqueue_op, feed_dict={data_placeholder:data[under:uper]})
    print("enque step=%d/%d %d-%d" %(step, enqueu_step,under, uper))
    step = step + 1
    under = uper
i = 0
while i < enqueu_step:
    _data = sess.run(batch_data)
    print("setp=%d/%d shape=%s" % (i, enqueu_step,_data.shape))

    i = i + 1
print("end")

data=np.arange（105）
数据\u占位符=tf.placeholder（dtype=tf.int64，shape=[None，]）
队列=tf.FIFOQueue（容量=200，数据类型=tf.int64，形状=（））
enqueue\u op=queue.enqueue\u many（[数据占位符]）
数据列表=[]
数据=队列。出列（）
数据\u列表。追加（[data\u]）
批次数据=tf.train.batch\U join（数据列表，批次大小=20，容量=100，允许更小的批次，最终批次=True）
sess=tf.Session（）
coord=tf.train.Coordinator（）
训练开始、排队、跑步者（sess、coord）
步长=0
低于=0
uper=0
enqueu_step=len（数据）//20+1
当步骤

我没有检查您的全部代码，但如果我没有弄错，您希望获得所有样本，即使最后一批样本比其他样本小，对吗

我们使用8个样品和3个批次的玩具示例：

import tensorflow as tf
import numpy as np

num_samples = 8
batch_size = 3
capacity = num_samples % batch_size # set the capacity to the actual remaining samples
data = np.arange(1, num_samples+1)
data_input = tf.constant(data)

batch = tf.train.batch([data_input], enqueue_many=True, batch_size=batch_size, capacity=capacity, allow_smaller_final_batch=True)

with tf.Session() as sess:
    coord = tf.train.Coordinator()
    threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord)
    for i in range(2):
        print(i, sess.run([batch]))
    coord.request_stop()
    coord.join(threads)
    # this should follow a closed queue
    print(i+1, sess.run([batch]))

结果：

0[数组（[1,2,3]）]

1[数组（[4,5,6]）]

2[数组（[7,8]）]

<> P>这里的重要参数是代码> EnQueLe>许多< /代码>，以便考虑每个数字是单独的一个和<代码>容量<代码>，它被设置为实际剩余样本（例如，这里是2）。如果

capacity

设置为1，则只会得到1个

样本，如果是3个，则会错过
allow_minger_final_batch`标志效果，因为它将返回3个样本（从开始算起的最后一个样本）

希望这澄清了您应该使用
allow\u minger\u final\u batch
参数的方式。
奇怪的是：使用这种方法，我的最后一批（部分）样品无法交付所有预期的样品。看起来
request\u stop（）
发生得太早了。是否有办法将此延迟到所有样本处理完毕？看见