我正在使用 TensorFlow Datasets API ( https://www.tensorflow.org/guide/datasets )，特别是，我将它与建议使用生成器函数的 TensorFlow Estimators API ( https://www.tensorflow.org/guide/datasets_for_estimators ) 一起使用。
我在编写生成具有不同输出类型(例如，int、float 和 string 的混合)特征的生成器函数时遇到了麻烦。我已经想出了如何指定与生成器不同的特征+标签类型……但是仅当所有标签类型都相同时。
但是...假设您有多种特征类型要发出(例如，在典型的imports85 TensorFlow 演示中，您将发出汽车品牌和型号作为字符串(稍后将在下游分类)以及Highway-MPG作为 float32 和 number-of-doors 作为 int. 如何在数据集 from_generator 上指定调用各种特征类型？
dataset = tf.data.Dataset. from_generator(generator=self._generator, output_types=(tf.float32, tf.int32), output_shapes=(tf.TensorShape([None]),tf.TensorShape([1])))
我已经尝试过使用的明显方法
输出类型=((tf.float32，tf.float32，tf.string，tf.string)，tf.int32)
没有运气。任何帮助，将不胜感激。
最佳答案
来自 official documentation :
tf.Tensor 不可能有多种数据类型。但是，可以将任意数据结构序列化为字符串并将其存储在 tf.Tensors 中。
因此，您可能需要将它们存储为字符串，然后使用诸如 decode_raw 之类的函数来评估它们。例如。
关于具有混合数据类型的 TensorFlow 数据集生成器，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/52450788/