当使用Tensorflow数据集from_tensor_slices()时，是否可以不在每个训练步骤中加载新的批次？

import tensorflow as tf

# 创建一个包含样本的张量
data = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

# 创建数据集
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(data)

# 随机打乱样本顺序
dataset = dataset.shuffle(buffer_size=len(data))

# 将样本划分为批次
dataset = dataset.batch(batch_size=2)

# 创建迭代器
iterator = dataset.make_initializable_iterator()

# 获取下一个批次的样本
next_batch = iterator.get_next()

# 创建会话并进行训练
with tf.Session() as sess:
    # 初始化迭代器
    sess.run(iterator.initializer)

    # 训练多个步骤
    for _ in range(5):
        batch = sess.run(next_batch)
        print(batch)
        # 在这里进行训练操作

import tensorflow as tf

# 创建一个包含样本的张量
data = tf.constant([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])

# 创建数据集
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(data)

# 创建迭代器
iterator = dataset.make_initializable_iterator()

# 获取下一个样本
next_sample = iterator.get_next()

# 创建会话并进行训练
with tf.Session() as sess:
    # 初始化迭代器
    sess.run(iterator.initializer)

    # 训练多个步骤
    for _ in range(5):
        sample = sess.run(next_sample)
        print(sample)
        # 在这里进行训练操作