TFRecord是一种用于TensorFlow的二进制数据格式，它可以更高效地存储和读取大规模数据集。TFRecord文件包含了一系列记录（record），每个记录可以是一个张量（tensor）或者一个序列（sequence）。
与文本文件不同，TFRecord文件被编码成二进制格式，这使得它们更易于在网络上传输和存储。同时，TFRecord也允许我们将大型数据集分割成多个部分，并且可以有效地并行读取和处理这些部分。
在TensorFlow中，我们通常使用TFRecord文件来存储和加载模型的训练数据、验证数据、测试数据等。创建TFRecord文件需要经过一定的序列化操作，但这些操作很容易实现，因为TensorFlow提供了相应的API支持。