tensorflow 使用数据集（tf.data）的方法对数据集进行操纵。
1. 对 数组（内存向量） 进行操纵 ：
import tensorflow as tf input_data = [1, 2, 3, 4, 5] #从数组生成数据集 dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(input_data) #dataset = dataset.shuffle(3) #dataset = dataset.repeat(10) #dataset = dataset.batch(2) dataset = dataset.shuffle(3).repeat(10).batch(2) # 定义迭代器。 iterator = dataset.make_one_shot_iterator() # get_next() 返回代表一个输入数据的张量(batch)。 x = iterator.get_next() y = x * x coord=tf.train.Coordinator() with tf.Session() as sess: for i in range(25): print(sess.run(y))
原文：https://www.cnblogs.com/devilmaycry812839668/p/12759987.html