【发布时间】：2019-11-15 12:25:59
【问题描述】：
我喜欢这个例子，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 tensor 或 tf.data？如果两者都可以，为什么需要tensorflow张量？
【问题讨论】：
标签： tensorflow
【发布时间】：2019-11-15 12:25:59
【问题描述】：
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。假设您有大量数据集可能难以放入内存 (RAM)，使用 Numpy 数组它会在训练期间尝试将其存储到内存中，因此使用tf.data 一次完成数据，您可以使用相同数量的数据进行训练，但现在只有当前用于训练的数据（例如批处理）将存储在内存中。这可以让您使用 GB 的数据而不会出现内存不足的错误。我想说，这是它们之间的主要区别。你可以阅读更多here。
【讨论】：