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tf.train.shuffle_batch(tensors, batch_size, capacity, min_after_dequeue, num_threads=1, seed=None, enqueue_many=False, shapes=None, allow_smaller_final_batch=False, shared_name=None, name=None)
 tf.train.batch(tensors, batch_size, num_threads=1, capacity=32, enqueue_many=False, shapes=None, dynamic_pad=False, allow_smaller_final_batch=False, shared_name=None, name=None)
capacity是队列的长度
min_after_dequeue是出队后，队列至少剩下min_after_dequeue个数据
假设现在有个test.tfrecord文件，里面按从小到大顺序存放整数0~100
1. tf.train.batch是按顺序读取数据，队列中的数据始终是一个有序的队列，
比如队列的capacity=20，开始队列内容为0,1，..,19=>读取10条记录后，队列剩下10,11，..,19，然后又补充10条变成=>10,11,...,29,
队头一直按顺序补充，队尾一直按顺序出队,到了第100条记录后，又重头开始补充0,1,2...

2. tf.train.shuffle_batch是将队列中数据打乱后，再读取出来，因此队列中剩下的数据也是乱序的，队头也是一直在补充（我猜也是按顺序补充），
比如batch_size=5,capacity=10,min_after_dequeue=5,
初始是有序的0,1，..,9(10条记录)，
然后打乱8,2,6,4,3,7,9,2,0,1(10条记录),
队尾取出5条，剩下7,9,2,0,1(5条记录),
然后又按顺序补充进来，变成7,9,2,0,1,10,11,12,13,14(10条记录)，
再打乱13,10,2,7,0,12...1(10条记录)，
再出队...