准备数据

PaddlePaddle Fluid支持两种传入数据的方式:

1. Python Reader同步方式：用户需要使用 fluid.layers.data配置数据输入层，并在 fluid.Executor 或 fluid.ParallelExecutor中，使用 executor.run(feed=…) 传入训练数据。

2. py_reader接口异步方式：用户需要先使用 fluid.layers.py_reader 配置数据输入层，然后使用py_reader 的 decorate_paddle_reader 或 decorate_tensor_provider方法配置数据源，再通过 fluid.layers.read_file 读取数据。

这两种准备数据方法的比较如下:

Python Reader同步方式

Fluid提供Python Reader方式传入数据。Python Reader是纯的Python端接口，数据传入与模型训练/预测过程是同步的。用户可通过Numpy Array传入数据，具体请参考:

• 使用Numpy Array作为训练数据

Python Reader支持组batch、shuffle等高级功能，具体请参考：

• Python Reader

py_reader接口异步方式

Fluid提供PyReader异步数据传入方式，数据传入与模型训练/预测过程是异步的，效率较高。具体请参考：

• 使用PyReader读取训练和测试数据

原文: http://paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/1.3/user_guides/howto/prepare_data/index.html