TensorFlow库中用于定义输入模型数据格式的函数是

在TensorFlow库中，用于定义输入模型数据格式的主要函数包括`tf.data.Dataset`和相关的创建函数，如`tf.data.Dataset.from_tensor_slices()`、`tf.data.Dataset.from_generator()`等。这些函数允许用户以各种形式组织数据，如张量切片、读取文件、生成器等，以便于流水线式地处理和预处理输入数据。通过这种方式，模型可以接受不同类型和来源的数据，并且可以方便地进行批处理和并行化。

例如，如果你有一个numpy数组作为数据源，你可以这样做：

import tensorflow as tf

# 假设 x_data 和 y_data 是numpy数组
x_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(x_data)
y_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(y_data)

# 如果需要合并并配对数据
dataset = tf.data.Dataset.zip((x_dataset, y_dataset))