Tensorflow：如何使用来自不同来源（文件夹）的不同类型的数据创建批次？

Question

抱歉，我找不到合适的问题标题。

我有一个由两个主要数据流组成的图表：图像分类和标签清理。我有两种类型的数据：

1. (image_data, noisy_label, verified_label) 来自验证集
2. (image_data, noisy_label) 来自训练集

第一个用于训练图的标签清理部分。 第二个用于在清除噪声标签后训练图像分类。

每个批次的比例需要 1:9。

如何创建这种类型的批次？？在tensorflow中有可能吗？？

Answer 1

比例问题我解决了！！我创建了两个批次，一个用于验证，一个用于训练。然后我将它们与 image_batch = tf.concat([image_validation_batch, image_train_batch], 0) 连接起来。这仅适用于图像批次，我将在标签上进行调查。