我正在使用 TensorFlow 数据集 API (https://www.tensorflow.org/guide/datasets https://www.tensorflow.org/guide/datasets），特别是，我将它与 TensorFlow Estimators API 一起使用（https://www.tensorflow.org/guide/datasets_for_estimators https://www.tensorflow.org/guide/datasets_for_estimators）建议使用生成器函数。
我在编写一个生成器函数时遇到了麻烦，该函数生成具有不同输出类型的特征（例如，int、float 和 string 的混合）。我已经弄清楚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......假设您有多种要发出的特征类型（例如，在典型的导入85 TensorFlow演示的情况下，您将发出汽车制造商和型号作为字符串（稍后将其分类）下游）以及作为 float32 的 Highway-MPG 和作为 int 的门数。如何在数据集 from_generator 上指定调用各种特征类型？
数据集 = tf.data.Dataset。
from_generator(生成器=self._generator,
输出类型=（tf.float32，tf.int32），
output_shapes=(tf.TensorShape([无]),tf.TensorShape([1])))
我已经尝试过使用明显的方法
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。
来自官方文档 https://www.tensorflow.org/guide/tensors#data_types:
tf.Tensor 不可能具有多种数据类型。然而，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，然后使用诸如解码原始数据 https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/decode_raw例如。
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