38、使用 TensorFlow 加载和预处理数据

使用 TensorFlow 加载和预处理数据

1. 引言

在深度学习中，我们常常需要处理无法全部加载到内存中的大型数据集。高效地摄取和预处理这些大数据集是一项具有挑战性的任务，但 TensorFlow 的 Data API 让这一切变得简单。通过创建数据集对象，我们可以指定数据来源和转换方式，TensorFlow 会自动处理多线程、排队、批处理和预取等实现细节，并且 Data API 能与 tf.keras 无缝协作。

Data API 支持从多种数据源读取数据，包括文本文件（如 CSV 文件）、固定大小记录的二进制文件、使用 TFRecord 格式的二进制文件，甚至还支持从 SQL 数据库读取数据。此外，还有许多开源扩展可用于从各种数据源读取数据。

除了高效读取大数据集，数据预处理也是必不可少的步骤，通常需要进行归一化处理。数据可能包含文本特征、分类特征等，这些都需要进行编码，例如使用独热编码、词袋编码或嵌入（Embeddings）。我们可以编写自定义的预处理层，也可以使用 Keras 提供的标准预处理层。

另外，TensorFlow 生态系统中还有一些相关项目，如 TF Transform 和 TF Datasets。TF Transform 允许我们编写一个预处理函数，在训练前以批处理模式对整个训练集运行该函数，然后将其导出为 TF Function 并集成到训练好的模型中，以便在生产环境中实时处理新实例。TF Datasets 提供了方便的函数来下载各种常见数据集，包括像 ImageNet 这样的大型数据集，并提供了方便的数据集对象，可使用 Data API 对其进行操作。

2. Data API 基础

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