TensorFlow中常用的數據處理方法包括：
數據加載：通過tf.data模塊加載數據，支持從numpy數組、文本文件、CSV文件、TFRecord文件等形式加載數據。
數據預處理：對數據進行預處理，包括標準化、歸一化、縮放、填充、裁剪等操作。
數據增強：對數據進行增強，包括隨機裁剪、翻轉、旋轉、平移、縮放、加噪聲等操作，以增加數據的多樣性和魯棒性。
數據切分：將數據集切分為訓練集、驗證集和測試集，以便模型訓練和評估。
數據批處理：對數據進行批處理，即每次輸入模型的數據為一個批次，通過調整批大小可以提高訓練效率和模型性能。
數據加載優化：通過prefetch、cache、shuffle等方法對數據加載進行優化，提高訓練速度和效率。
數據轉換：對數據進行轉換操作，如轉換成張量、轉換成獨熱編碼、轉換成詞嵌入向量等，以便輸入到模型中進行訓練。
