如果需要训练的数据大小不大，例如不到1G，那么可以直接全部读入内存中进行训练，这样一般效率最高。
但如果需要训练的数据很大，例如超过10G，无法一次载入内存，那么通常需要在训练的过程中分批逐渐读入。
使用 tf.data API 可以构建数据输入管道，轻松处理大量的数据，不同的数据格式，以及不同的数据转换。
一，构建数据管道可以从 Numpy array, Pandas DataFrame, Python generator, csv文件, 文本文件, 文件路径, tfrecords文件等方式构建数据管道。
其中通过Numpy array, Pandas DataFrame, 文件路径构建数据管道是最常用的方法。
通过tfrecords文件方式构建数据管道较为复杂，需要对样本构建tf.Example后压缩成字符串写到tfrecoreds文件，读取后再解析成tf.Example。
但tfrecoreds文件的优点是压缩后文件较小，便于网络传播，加载速度较快。
首先看下iris部分数据：
'feature_names': ['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'petal length (cm)', 'petal width (cm)'], 'filename': '/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/sklearn/datasets/data/iris.csv', 'target': array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]), 'target_names': array(['setosa', 'versicolor', 'virginica'], dtype='<U10')