📚TensorFlow读取数据：tfrecord与.tf格式💡

在TensorFlow的世界里，数据的存储和读取是模型训练的基础。今天，我们来聊聊两种常见的数据格式——tfrecord和`.tf`文件！🌟

首先，tfrecord是一种高效的二进制文件格式，适合大规模数据存储。它通过序列化数据的方式减少磁盘占用，并支持多线程读取，非常适合深度学习任务中的海量数据处理。用`tf.data.TFRecordDataset`可以轻松加载这种格式的数据。✨

而`.tf`格式，则通常指的是保存的模型权重或计算图文件（如`.ckpt`或`.pb`）。这类文件用于保存和恢复模型状态，确保训练过程的连续性。使用`tf.train.Checkpoint`或`tf.saved_model.save`即可完成保存和加载操作。🔍

无论是处理数据还是管理模型，TensorFlow都提供了强大的工具支持。选择合适的格式，让机器学习之旅更加顺畅吧！🚀

深度学习 TensorFlow 机器学习