tensor 怎么datasetes. cifar10快一点

如果你想在使用TensorFlow或PyTorch等深度学习框架时，加快CIFAR-10数据集的加载速度，可以采取以下几个步骤：

1. **批量加载**：不要一次性将整个数据集加载到内存中，而是使用`DataLoader`或者其他类似的功能，以小批次的方式逐次加载，这样可以减少内存压力。

   train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_data, train_labels))
   train_dataset = train_dataset.shuffle(buffer_size=1000).batch(batch_size)

2. **数据预加载**：在训练之前，你可以先下载和预加载CIFAR-10文件到内存，然后在每次迭代时直接从内存中读取，而不是频繁地从磁盘读取。

3. **使用内存映射**：对于大文件，TensorFlow有`tf.data.experimental.MapAndBatch`函数，它可以对数据进行内存映射，减少随机IO操作的时间。

4. **硬件加速**：使用GPU进行计算，因为GPU比CPU更适合大规模矩阵运算，同时记得优化数据传输方式，比如使用`cuda.to_device`移动数据到GPU。

5. **优化数据读取库**：在Python中，`dask-image` 或 `lmdb` 可以提供更快的数据读取，它们可以并行加载和缓存数据。

import dask.array as da
train_dataset = da.from_array(train_data, chunks=(batch_size, 32, 32, 3))

记住每次更改加载方式后都要测试其效果，因为优化策略的效果取决于具体的硬件环境。