为什么不在tensorflow官方教程中使用tensor或tf.data？

Question

我喜欢这个示例，只是使用numpy数组作为输入（https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/classification）。

为什么不将numpy数组更改为tensorflow张量或tf.data？如果都可以，为什么需要张量流张量？

Answer 1

您可以使用tf.data，根据我的经验，最好将它与TF一起使用，尽管它有点复杂。假设您有大量的数据集，可能难以放入内存（RAM），使用Numpy数组，它将在训练过程中尝试将其存储到内存中，因此，使用{{1} }，您可以使用相同数量的数据进行训练，但是现在只有当前用于训练的数据（例如批次）将存储在内存中。这可以让您使用GB的数据，而不会耗尽内存错误。我会说，这是它们之间的主要区别。您可以阅读更多here。