TensorFlow Eager 模式下导入数据（tf.data）

上一篇介绍了 tf.data API的使用方法，但没有讲到 Eager 模式下怎么导入数据。

本篇将介绍 Eager 模式下使用 tf.data 来导入数据的方法。

Eager 模式的教程：https://github.com/madalinabuzau/tensorflow-eager-tutorials

Eager模式使用tf.data的方法与静态图基本一致，只是迭代器的创建不同，但个人觉得，未来 Google 一定会搞成世界大同。

Eager 模式

开启 Eager 模式的方法：

#eager 在 contrib 中时的开启方法
import tensorflow.contrib.eager as tfe
tfe.enable_eager_execution()

#eager 成为 核心api 后的开启方法
import tensorflow as tf
tf.enable_eager_execution()

个人感觉 Google 对于 Eager 模式的发展路线应该是：慢慢地和原始的TensorFlow融合到一起，两者的 API 会越来越接近，最终可能Eager模式和普通模式的区别就是一行代码：

tf.enable_eager_execution() #或者 tfe.enable_eager_execution()

Eager 模式下的 tf.data

import tensorflow.contrib.eager as tfe
tfe.enable_eager_execution()

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0]))

for one_element in tfe.Iterator(dataset):
    print(one_element)

或者

import tensorflow as tf
tf.enable_eager_execution()

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0]))

for one_element in tf.data.Iterator(dataset):
    print(one_element)

TensorFlow 版本：1.9

附一篇：http://www.sohu.com/a/235726709_129720