tf.data.dataset.from_tensor_slices

`tf.data.Dataset.from_tensor_slices()` 方法用于从一个张量创建一个数据集。它接受一个或多个张量作为参数，并返回一个元素类型为张量元素类型的数据集。当传入多个张量时，它们的元素位置需要一一对应。

例如，以下代码创建了一个数据集，它包含三个元素，分别是三个字符串张量的第一个元素：

import tensorflow as tf

ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(["a", "b", "c"])

在这个例子中，每一个元素都是string的数据类型。

注意：此函数不会复制输入数据，而是在数据集上创建了一个指向输入数据的引用。

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tf.data.Dataset.from_tensor_slices

`tf.data.Dataset.from_tensor_slices()` 方法用于从一个张量创建一个数据集。它接受一个或多个张量作为参数，并返回一个元素类型为张量元素类型的数据集。当传入多个张量时，它们的元素位置需要一一对应。

例如，以下代码创建了一个数据集，它包含三个元素，分别是三个字符串张量的第一个元素：

import tensorflow as tf

ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(["a", "b", "c"])

在这个例子中，每一个元素都是string的数据类型。

注意：此函数不会复制输入数据，而是在数据集上创建了一个指向输入数据的引用。

x = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(tf.float32, [None, 64*64]) y = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(tf.float32, [None, num_classes])正确吗

不正确。应该使用以下代码：

x = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(tf.zeros([None, 64, 64], dtype=tf.float32))
y = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(tf.zeros([None, num_classes], dtype=tf.float32))

这里的 `tf.zeros` 函数会创建一个张量，所有元素都是0。第一个张量的形状是 `[None, 64, 64]`，表示输入数据的形状是 `(batch_size, 64, 64)`。第二个张量的形状是 `[None, num_classes]`，表示输出数据的形状是 `(batch_size, num_classes)`。这里的 `None` 表示 batch_size 的大小是可变的。