TensorFlow数据处理中的Dataset和Iterator

在TensorFlow中，数据处理是进行机器学习任务的重要环节。为了高效地处理大规模的数据集，TensorFlow提供了Dataset和Iterator两个核心组件。Dataset用于加载、预处理和转换数据，而Iterator则用于迭代遍历数据集。

Dataset（数据集）

Dataset是TensorFlow中用于表示序列数据的对象，它可以包含多个元素，每个元素可以是一个或多个张量（tensor）。Dataset提供了一系列的方法来对数据进行加载、预处理和转换，以便于进一步使用。以下是几个常用的Dataset操作方法：

1. from_tensor_slices：通过将张量切片创建一个Dataset。这个方法适用于小型数据集，比如将张量表示的数据集切片成一个元素序列。

import tensorflow as tf

data = tf.constant([