3.3 数据集

数据集是数据的集合，是机器学习的基础，本节使用tf.data.Dataset API构建管道，为模型提供数据。

1．创建源数据集

在使用数据集之前，需要先创建一个源数据集，使用工厂函数（如Dataset.from_tensors，Dataset.from_tensor_slices）或从TextLineDataset和TFRecordDataset等文件中读取的对象来创建源数据集，代码如下。

代码的运行结果如下。

打开返回的文件，如下。

2．转换函数

将map、batch和shuffle等转换函数应用于数据集记录。这里以map和shuffle函数为例，代码如下。

代码的运行结果如下。

3．迭代

迭代是处理数据集的常用方法，tf.data.Dataset对象支持迭代循环记录，示例代码如下。

代码的运行结果如下。

本节使用几个简单的例子对数据集进行了初步的介绍。在后面的章节中，会经常使用数据集。