Tensorflow数据读取有三种方式：

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1. Preloaded data: 预加载数据
2. Feeding: Python产生数据，再把数据喂给后端。
3. Reading from file: 从文件中直接读取

这三种有读取方式有什么区别呢？ 我们首先要知道TensorFlow(TF)是怎么样工作的。

TF的核心是用C++写的，这样的好处是运行快，缺点是调用不灵活。而Python恰好相反，所以结合两种语言的优势。涉及计算的核心算子和运行框架是用C++写的，并提供API给Python。Python调用这些API，设计训练模型(Graph)，再将设计好的Graph给后端去执行。简而言之，Python的角色是Design，C++是Run。

一、预加载数据：

import tensorflow as tf 
# 设计Graph 
x1 = tf.constant([2, 3, 4]) 
x2 = tf.constant([4, 0, 1]) 
y = tf.add(x1, x2) 
# 打开一个session --> 计算y 
with tf.Session() as sess: 
  print sess.run(y) 

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