3.3 数据加载与预处理（tf.data）
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3.3 数据加载与预处理（tf.data） 3.3 数据加载与预处理（tf.data） 在构建任何AI模型之前，最基础也是最关键的一步是准备数据。这包括从各种来源加载数据、进行必要的清洗、转换和增强。对于大型数据集，如何高效地处理数据流而不是一次性加载到内存中，是性能优化的重要考量。TensorFlow提供了强大的 API，专门用于构建高效、灵活的数据输入管道。 API 设计的核心理念是创建一个表示数据序列的 对象。这个 不是将所有数据加载到内存中，而是一个数据元素的生产者，它可以根据需要逐个或批量地提供数据。这种基于流的处理方式使得 能够轻松处理远大于内存的数据集，并支持复杂的转换和并行化操作。 3.3.1 为什么使用 tf.data?
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