使用feed_dict时如何优化代码以获取批量大小数据？

Question

要获取批量大小数据，我按如下方式实现代码：

def load_sample(batch_size, f_pos):
    polist = []
    for i in range(batch_size):
        line = f_pos.readline().strip()
        if not line:
            break
        polist.append(line.strip('\n').strip().split())
    data = np.array(polist, dtype=np.float32)
    return data


f = open('file.txt')
batch_size_data = load_sample(batch_size, file)

我发现在进入dict之前加载样本的过程需要很长时间，大约50s，而整个时期是80s。

如何优化此功能以及哪一部分耗时？