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如果需要训练的数据大小不大，例如不到1G，那么可以直接全部读入内存中进行训练，这样一般效率最高。但如果需要训练的数据很大，例如超过10G，无法一次载入内存，那么通常需要在训练的过程中分批逐渐读入。使用 tf.data API 可以构建数据输入管道，轻松处理大量的数据，不同的数据格式，以及不同的数据转换。