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tf.train.batch接口手工迁移

更新时间: 2022/09/20

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问题信息

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官方模型训练TensorFlowtf.train.batch接口、队列形式

问题现象描述

TensorFlow不建议使用tf.train.batch接口通过队列形式处理输入数据。

原因分析

TensorFlow不建议使用tf.train.batch接口通过队列形式处理输入数据,建议替换为tf.data.Dataset.batch(batch_size);如果用户仍然希望在CANN上使用tf.train.batch接口,那么建议num_threads参数配置为1。

解决措施

迁移示例如下所示:

原始脚本:

(texts, texts_tests, mels, mags, dones) = tf.train.batch([text, texts_test, mel, mag, done], shapes=[(hp.T_x,), (hp.T_x,), ((hp.T_y // hp.r), (hp.n_mels * hp.r)), (hp.T_y, (1 + (hp.n_fft // 2))), ((hp.T_y // hp.r),)], num_threads=2, batch_size=batch_size, capacity=(batch_size * 8), dynamic_pad=False)

迁移后脚本:

(texts, texts_tests, mels, mags, dones) = tf.train.batch([text, texts_test, mel, mag, done], shapes=[(hp.T_x,), (hp.T_x,), ((hp.T_y // hp.r), (hp.n_mels * hp.r)), (hp.T_y, (1 + (hp.n_fft // 2))), ((hp.T_y // hp.r),)], num_threads=1, batch_size=batch_size, capacity=(batch_size * 8), dynamic_pad=False)

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