Для первого вопроса при загрузке одной части набора записей TF в модель Keras вы можете сделать это, проанализировав 'feature' часть набора данных (если TFRecord находится в метке компонента пар) .
Обратите внимание, что это также зависит от того, как создается запись TF.
ie.
raw_train_dataset = tf.data.TFRecordDataset('PATH TO TFRECORD')
# Create a dictionary describing the features.
feature_description = {
'label': tf.io.FixedLenFeature([], tf.int64),
'features': tf.io.FixedLenFeature([], tf.string),
}
def _parse_function(example_proto):
# Parse the input tf.Example proto using the dictionary above.
return tf.io.parse_single_example(example_proto, feature_description)
parsed_dataset = raw_train_dataset.map(_parse_function)
for tfrecord_features in parsed_dataset:
data_raw = tfrecord_features['features'].numpy()
print(tf.io.decode_raw(data_raw, tf.int64)) // Decode your values into correct data type
/*** Do whatever you want ***/
Для второго это должно быть почти таким же на первом, поскольку вам нужно только сравнить значения между обработанными значениями «функций». Вы можете попробовать загрузить набор данных записи TF с помощью функции, а затем вернуть пару «Характеристика и метка».
Что касается третьего вопроса, можете ли вы подробнее рассказать о том, чего именно вы хотите достичь, поскольку вы, возможно, сможете сделать это после того, как сделать первый и второй ответ.