需要显式地将数据集转换为迭代器（例如使用 .make_one_shot_iterator() 或 .prefetch() 等方法），如何用

在 TensorFlow 的静态图模式（即默认的计算图执行）下，由于 `__iter__()` 是在运行时动态创建的，所以需要先将 `tf.data.Dataset` 显式地转换为迭代器。以下是两个常见的方法：

1. **`make_one_shot_iterator()`**:
当你想要创建一个一次性使用的迭代器时，可以这样做：

   iterator = dataset.make_one_shot_iterator()
   next_element = iterator.get_next()  # 获取下一个批次的数据

这样每次调用 `next()` 函数都会返回一个新的批次数据，直到数据集耗尽。

2. **`.prefetch()` 或 `.batch()` 结合 `.make_initializable_iterator()`**:
如果你想预加载一部分数据到内存，你可以结合 `.prefetch()` 和 `.make_initializable_iterator()`:

   iterator = dataset.make_initializable_iterator()
   init_op = iterator.initializer
   next_element = iterator.get_next()

   with tf.Session() as sess:
       sess.run(init_op)
       while True:
           try:
               batch_data = sess.run(next_element)
               # 使用batch_data
           except tf.errors.OutOfRangeError:
               break

这里，`init_op` 是初始化迭代器的位置，你可以控制预加载多少数据。

记住，一旦关闭了会话（Session）或者数据集被迭代完成，迭代器就无法再使用了。