当从HDFS、TFRecordDataset+num_parallel_read等远程主机读取数据时，哪个更好？或parallel_interleave

当从HDFS、TFRecordDataset+num_parallel_read等远程主机读取数据时，parallel_interleave更好。

parallel_interleave是TensorFlow中的一个函数，用于并行地从多个数据源中交错读取数据。它可以有效地提高数据读取的效率和速度。

相比之下，HDFS是分布式文件系统，主要用于存储和处理大规模数据集。虽然HDFS可以实现数据的高可靠性和容错性，但在读取数据时可能存在一些性能瓶颈。特别是当数据量较大且分布在多个远程主机上时，读取速度可能会受到限制。

TFRecordDataset+num_parallel_read是TensorFlow中用于读取TFRecord格式数据的方法。TFRecord是一种二进制格式的数据存储方式，可以提高数据读取的效率。num_parallel_read参数可以指定并行读取的线程数，以加快数据读取的速度。

综上所述，当从HDFS、TFRecordDataset+num_parallel_read等远程主机读取数据时，使用parallel_interleave函数更好。它可以利用TensorFlow的并行计算能力，高效地交错读取数据，提高数据读取的速度和效率。

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