Tensorflow数据集API是否包含队列功能？

Question

Tensorflow队列提供的优势是可以独立于图表的其余部分提取和排队数据，从而允许CPU /磁盘预取数据，以便GPU不会干涸。

我已经在a blog中读到了使用数据集API，这再次丢失了。但是，数据集shuffle()函数允许buffer_size，我会假设启用缓冲区队列？这与组合数据集API和队列相同（请参阅下面的代码）？是否有建议的方法来创建一个适当的，独立的数据获取队列？

数据集API +队列的代码示例：

sample_set = tf.data.Dataset.from_generator(...)
sample = sample_set.make_one_shot_iterator().get_next()
sample_batch = tf.train.shuffle_batch([sample], batch_size=10,
                                       capacity=30, num_threads=1, 
                                       min_after_dequeue=1)

... 这与纯数据集API中的相同吗？ （如何在此处定义线程数？）

sample_set = tf.data.Dataset.from_generator(...)
sample_set = sample_set.shuffle(buffer_size=30)
sample_set = sample_set.batch(10)
sample = sample_set.make_one_shot_iterator().get_next()