스택큐힙리스트

내 프로젝트에는 대량의 데이터가 있습니다. 각각 약 1GB의 npy 파일에 약 750k개의 레코드와 레이블이 포함되어있는 총 60GB의 데이터가 있습니다. 각 레코드는 345 개의 float32 타입이며 레이블은 5 개의 float32 타입입니다. 저는 tensorflow 데이터셋 문서와 큐/스레드 문서를 읽었지만, 훈련을 위한 입력값을 어떻게 처리해야할지와 모델과 가중치를 어떻게 저장해야할지 알 수 없습니다. 제 모델은 매우 간단하며, 다음과 같습니다: x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 345], name='x') y = tf.placeholder(tf.float32, [None, 5], name='y') wi, bi = weight_and_bias(345, 2048)..