在tensorflow 2.0-beta之前，要从tf.data.Dataset中检索第一个元素，我们可以使用迭代器，如下所示：
#!/usr/bin/python
import tensorflow as tf
train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([1.0, 2.0, 3.0, 4.0])
iterator = train_dataset.make_one_shot_iterator()
with tf.Session() as sess:
# 1.0 will be printed.
print (sess.run(iterator.get_next()))
在tensorflow 2.0-beta中，似乎上面的一次性迭代器现已弃用。要打印出整个元素，我们可以使用以下命令for方法。
#!/usr/bin/python
import tensorflow as tf
train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices([1.0, 2.0, 3.0, 4.0])
for data in train_dataset:
# 1.0, 2.0, 3.0, and 4.0 will be printed.
print (data.numpy())
然而，如果我们只想从 tf.data.Dataset 中检索一个元素，那么我们该如何使用 TensorFlow 2.0 beta 呢？看起来next(train_dataset)不支持。使用旧的一次性迭代器可以轻松完成，如上所示，但对于新的迭代器来说不是很明显for基于的方法。
欢迎任何建议。
启用即时执行（TF 2.0 中默认）的情况是：
elem = next(iter(train_dataset))
说明：数据集有一个__iter__会员功能支持for elem in dataset:方法。这将返回一个迭代器。 Python 函数iter就是这样做的：基本上调用__iter__功能。next然后返回迭代器产生的第一个元素。
我还没有找到适用于非急切执行的解决方案，因为目前会引发RuntimeError: __iter__() is only supported inside of tf.function or when eager execution is enabled.
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