本文介绍了tensorflow中next_batch的具体使用，分享给大家，具体如下：

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此处给出了几种不同的next_batch方法，该文章只是做出代码片段的解释，以备以后查看：

 def next_batch(self, batch_size, fake_data=False):
  """Return the next `batch_size` examples from this data set."""
  if fake_data:
   fake_image = [1] * 784
   if self.one_hot:
    fake_label = [1] + [0] * 9
   else:
    fake_label = 0
   return [fake_image for _ in xrange(batch_size)], [
     fake_label for _ in xrange(batch_size)
   ]
  start = self._index_in_epoch
  self._index_in_epoch += batch_size
  if self._index_in_epoch > self._num_examples: # epoch中的句子下标是否大于所有语料的个数，如果为True,开始新一轮的遍历
   # Finished epoch
   self._epochs_completed += 1
   # Shuffle the data
   perm = numpy.arange(self._num_examples) # arange函数用于创建等差数组
   numpy.random.shuffle(perm) # 打乱
   self._images = self._images[perm]
   self._labels = self._labels[perm]
   # Start next epoch
   start = 0
   self._index_in_epoch = batch_size
   assert batch_size <= self._num_examples
  end = self._index_in_epoch
  return self._images[start:end], self._labels[start:end]

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当前题目：tensorflow中next_batch的具体使用-创新互联
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