我有以下代码：
data = np.load("data.npy")
print(data) # Makes sure the array gets loaded in memory
dataset = tf.contrib.data.Dataset.from_tensor_slices((data))
该文件"data.npy"为 3.3 GB。使用 numpy 读取文件需要几秒钟，但创建 tensorflow 数据集对象的下一行需要很长时间才能执行。这是为什么？它在引擎盖下做什么？
引用这个答案：
np.loadof anpz只是返回一个文件加载器，而不是实际数据。它是一个“惰性加载器”，仅在访问时加载特定的数组。
这就是为什么它很快。
编辑 1：为了进一步扩展这个答案，tensorflow 文档的另一个引用：
如果您的所有输入数据都适合内存，那么从它们创建 a 的最简单方法
Dataset是将它们转换为tf.Tensor对象并使用Dataset.from_tensor_slices().这适用于小型数据集，但会浪费内存——因为数组的内容将被复制多次——并且可能会遇到 tf.GraphDef 协议缓冲区的 2GB 限制。
该链接还显示了如何有效地做到这一点。
尝试：
data = np.load("data.npy")
a = tf.placeholder(tf.float32, shape)
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(a)
dataset = dataset.prefetch(buffer_size=1000)
dataset = dataset.batch(128)
iterator = dataset.make_initializable_iterator()
next_batch = iterator.get_next()
with tf.Session() as sess:
sess.run(iterator.initializer, feed_dict={a: data})
处理大型数据集时，tf.placeholder效果更好。