在GitHub的源代码中，如果我在train.batch中使用allow_smaller_final_batch=True，所有的批次都会使用dequeue_up_to而不是dequeue_many。那么dequeue_up_to是否更慢呢？我在TensorFlow仓库中搜索后仍然无法找到这个源代码。我已经追踪了dequeue_many和dequeue_up_to函数到这里的这个文件，但我无法找到gen_data_flow_ops及其函数是什么，并且在仓库中搜索只返回了gen_data_flow_ops被导入的结果。为什么会这样？

回答：

追踪代码从Python路径到C++操作的难度是TensorFlow操作包装技术的不幸后果。通常，C++实现被命名为FooBarOp，而Python最终会在生成的代码中调用foo_bar。

在这种情况下，gen_data_flow_ops._queue_dequeue_up_to_v2是QueueDequeueUpToV2的自动生成的Python包装器，后者是C++DequeueUpToOp的别名。

为了回答你的最初问题，从队列本身来看不太可能有显著的性能差异（dequeue的UpTo版本只有在队列关闭后才做不同的事情）。然而，启用allow_small_batch会从图中移除一些静态形状信息（批次大小），然而，这可能会使一些基于静态形状优化的后续操作稍微变慢。