在 TensorFlow 中自定義數據集可以通過 tf.data.Dataset 類來實現。以下是一個簡單的示例：
import tensorflow as tf
# 創建自定義數據集
data = [1, 2, 3, 4, 5]
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(data)
# 對數據集進行操作
dataset = dataset.shuffle(buffer_size=len(data))
dataset = dataset.batch(batch_size=2)
# 遍歷數據集
for batch in dataset:
print(batch)
在上面的示例中，我們首先創建了一個包含數據 [1, 2, 3, 4, 5] 的自定義數據集。然后對數據集進行了 shuffle 和 batch 操作，最后通過 for 循環遍歷數據集。
除了上面的示例，你還可以通過其他方式來自定義數據集，比如從文件中讀取數據、從 numpy 數組中創建數據集等。具體實現取決于你的數據類型和需求。
