tf.data.TFRecordDataset

dataset = tf.data.TFRecordDataset([example_store_file])

        dataset = dataset.map(self.parse_example)

        dataset = dataset.repeat(repeat)       

        dataset = dataset.shuffle(buffer_size=16)       

        dataset = dataset.batch(flags.batch_size)

当shuffle buffer_size过大时，会报tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Key: labels. Can't parse serialized Example.　这个问题网上很难找到答案，只有不断调参数才能测试，见鬼，Tensorflow api经常变，都想换Pytorch了。

buffer_size：１.当无batch时，即为dataset item

2.当有batch时，每个item为一个batch

这里有详细参数说明

https://user-gold-cdn.xitu.io/2018/8/28/16580f396628e48b