本发明公开一种读写通信方法、读写器装置及存储介质，基于TensorFlow工具包和Spark计算框架的用于操作TFRecord格式的文件，包括：在Spark环境中，基于Scala代码实现一个TFRecord生成器，该工具用于在Spark集群中将相关数据基于DataFrame生成Meta信息；TFRecord生成器将Meta信息和数据文件本身到文件系统中；基于TensorFlow工具包基于Python代码实现一个TFRecord读取器，用于读取文件系统中的Meta信息和TFRecord格式的文件；基于TFRecord读取器实现多种需求完成数据采样进行模型训练等工作；本发明为模型生成千万级甚至更大量级的数据样本，满足深度训练需要，同时，基于本技术方案，通过样本量以及输出的样本文件数，能够完成数据抽样和分组，另外，本技术方案无需进行手动处理，可以大大减少人工干预和编码，更加方便、高效。