可以使用通过构建好合适的数据通过方法转换为tensorflow中的TFRecord文件，并提供读取方式，针对tensorflow1.x版本，还封装了一个稍显复杂的TFModel类，基本可以实现大多数的黑盒训练， 此外，基于gensim包还提供了一个工具类Word2vecUtil用于生成词向量

主要介绍了Tensorflow中使用tfrecord方式读取数据的方法，适用于数据较多时，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

前言 本博客默认读者对神经网络与Tensorflow有一定了解，对其中的一些术语不再做具体解释。并且本博客主要以图片数据为例进行介绍，如有错误，敬请斧正。 使用Tensorflow训练神经网络时，我们可以用多种方式来读取自己的数据。如果数据集比较小，而且内存足够大，可以选择直接将所有数据读进内存，然后每次取一个batch的数据出来。如果数据较多，可以每次直接从硬盘中进行读取，不过这种方式的读取效率就比较低了。此篇博客就主要讲一下Tensorflow官方推荐的一种较为高效的数据读取方式——tfre