由於深度學習的網格很大，用來訓練的資料集也很大。因此不可能一下子將所有資料集都輸入到網路中，便引入了batch_size的概念，下面總結自己兩種常用的呼叫batch的方法

1、使用TensorFlow， tf.train.batch（）。

2、

    offset = (offset + batch_size) % len(images)  #每次讀取batch_size圖片 相當於設定一個遊標，每過一次迴圈，遊標向前移動一次，這裡images是要讀取圖片的路徑
    batch = np.array([read_image(img, HEIGHT, WIDTH) for img in images[offset: offset + batch_size]])  #讀取batch的資料  這裡讀完之後就可以直接feed到網路中