36、高效数据处理：TensorFlow 数据加载与预处理指南

高效数据处理：TensorFlow 数据加载与预处理指南

在数据科学和机器学习领域，高效地加载和预处理数据是构建强大模型的关键步骤。TensorFlow 提供了丰富的工具和方法，帮助我们完成这些任务。本文将详细介绍 TensorFlow 中的数据处理方法，包括数据集的创建、转换、洗牌、交错读取以及预处理等操作，并探讨如何使用这些方法构建高效的输入管道。

1. 数据集基本操作

在 TensorFlow 中，数据集方法不会修改原始数据集，而是创建新的数据集。因此，我们需要保留对新数据集的引用，否则不会有任何效果。以下是一些常见的数据集操作方法：
- map() 方法 ：用于对数据集中的每个元素应用特定的转换。例如，将数据集中的每个元素乘以 2：

import tensorflow as tf

dataset = tf.data.Dataset.range(6)
dataset = dataset.map(lambda x: x * 2)  # Items: [0,2,4,6,8,10]
for item in dataset:
    print(item.numpy())

• apply() 方法 ：对整个数据集应用转换。例如，使用 unbatch() 函数将数据集“解批处理”：

import tensorflow as tf

dataset = tf.data