Tensorflow Shuffle Batch - 批量大小

Question

我想更好地了解队列和批处理的行为。我的训练集中有1,000,000条记录，我想要训练1000个批次。现在我的代码是使用string_input_producer创建一个队列，然后根据我的批量大小（在本例中为1000）执行read_up_to。如果我将相应的shuffle_batch中的批量大小设置得更小，会有什么行为？它是否会抛弃其他900条记录或一次出列100条但仍最终处理所有记录？

queue = tf.train.string_input_producer(partitions, 
  num_epochs=num_epochs, shuffle=shuffle)

_, rows = reader.read_up_to(queue, num_records=1000)

features = tf.parse_example(rows, features=input_features)

features = tf.train.shuffle_batch(
      features,
      batch_size=100,
      capacity=10000,
      min_after_dequeue=2001,
      num_threads=multiprocessing.cpu_count(),
      enqueue_many=True,
      allow_smaller_final_batch=True
  )