TensorFlow 数据集概述 📚

TensorFlow 提供了丰富的数据集工具，帮助开发者高效处理和加载数据。以下是核心内容总结：

🧠 数据集功能亮点

• 内置数据集：支持 tf.data.Dataset API，可直接加载经典数据集（如 MNIST、CIFAR-10）
• 数据增强：通过 tf.data.Augmenter 实现图像旋转、翻转等操作
• 分布式加载：支持多线程和数据并行，提升训练效率
• 自定义数据：灵活构建数据管道，适配自定义数据源

🛠️ 使用示例

import tensorflow as tf

# 加载内置数据集
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([1, 2, 3])
dataset = dataset.map(lambda x: x * 2).batch(2)
for item in dataset:
    print(item)

🌐 相关资源

• 了解 TF.data API 的高级用法
• TensorFlow 官方数据集文档

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