Применение скользящего окна к набору данных TensorFlow, созданному с помощью make_batched_features_dataset

Question

Я строю модель LSTM для прогнозирования многомерных временных рядов, используя оценки TensorFlow.Я предварительно обработал свои данные в соответствии с официальным руководством TensorFlow "Предварительная обработка данных с помощью TensorFlow Transform" .Теперь я хочу прочитать сгенерированный файл TFRecords, используя API данных TensorFlow, применить скользящее окно и сгруппировать его в пакеты.

Вот мой оценщик input_fn:

def input_fn(file_pattern, metadata_dir, mode, num_epochs, batch_size):

    # Read metadata
    metadata = metadata_io.read_metadata(metadata_dir)

    # Create dataset from TFRecords file
    dataset = tf.data.experimental.make_batched_features_dataset(
        file_pattern=file_pattern,
        batch_size=batch_size,
        features=metadata.schema.as_feature_spec(),
        reader=tf.data.TFRecordDataset,
        num_epochs=num_epochs,
        shuffle=False,
        prefetch_buffer_size=1
    )

    iterator = dataset.make_one_shot_iterator()

    features = iterator.get_next()
    labels = features[TARGET_FEATURE_NAME]

    return features, labels

Я обнаружил, что tf.data.Dataset имеет метод window, который делает именно то, что мне нужно, но у меня возникают проблемы с его применением кнабор данных, который tf.data.experimental.make_batched_features_dataset возвращает.