tf.data API的使用
tf.data.Dataset：表示一系列元素，其中每个元素包含一个或多个 Tensor 对象。例如，在图片管道中，一个元素可能是单个训练样本，具有一对表示图片数据和标签的张量。可以通过两种不同的方式来创建数据集。 直接从 Tensor 创建 Dataset（例如 Dataset.from_tensor_slices()）；当然 Numpy 也是可以的，TensorFlow 会自动将其转换为 Tensor。 通过对一个或多个 tf.data.Dataset 对象来使用变换（例如 Dataset.batch()）来创建 Dataset 已知文件名称和标签，用data保存每一个文件的地址，用label保存每一文件对应的标签。data和label都是列表，形式如 data = [‘xxxx.jpg’,‘qqqq.jpg’,…]; label = [0,2,3,4,1,…]
代码语言：javascript复制import tensorflow as tf
import os
file_path = r'E:datasetDAVISJPEGImages480pbear'
data= [os.path.join(file_path,i) for i in os.listdir(file_path)]
label = [0]*len(data)
print(data)
print(len(label))for i in os.listdir(file_path) 代表的是迭代出这个路径下的所有文件 os.path.join(file_path,i）代表的是这两个路径做拼接 以上代码实现了图片对应的label(这些label全是0)
tf.data.Dataset.from_tensor_slices
代码语言：javascript复制dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((data,label))
print(datset)
# <DatasetV1Adapter shapes: ((), ()), types: (tf.string, tf.int32)>在这里将数据和标签相对应起来，构建了一个dataset 有几个特定的函数需要注意：
代码语言：javascript复制batch()：用一个整型数字作为参数，描述了一个batch的batch size。图片太多可能一次放不下进行训练，分batchsize个批次进行训练。
repeat()：参数同样是一个整型数字，描述了整个dataset需要重复几次（epoch），如果没有参数，则重复无限次，设置参数counts=3等等。
shuffle()：顾名思义，数据的乱序
map()：常常用作预处理，图像解码等操作，参数是一个函数句柄，dataset的每一个元素都会经过这个函数的到新的tensor代替原来的元素。具体关于tensorflow的数据读取机制可以参考知乎这篇文章： 链接: 十图详解tensorflow数据读取机制（附代码）.
