深度学习：模型训练的几种数据类型分享

第一种：

最正常的x和y的形式

第二种：tf.data.Dataset.from_tensor_slices

做成数据集的形式

train = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x,y)) # 这里的x和y最好是列表
for i,j in train:
    print(i,j)
    break
train = train.shuffle(100)     # 打乱数据集
train = train.batch(32)                # 给数据集增加批次
train.cache()                          # 数据缓存
train.prefetch(buffer_size=tf.data.AUTOTUNE)   # 预取数，增加资源使用效率

如果是批量提取图片数据的话

请看：https://blog.csdn.net/weixin_50663922/article/details/127878723