问题描述
我有一个关于 TFRecords 以及如何用它们训练 tf.keras 模型的问题。为此，我构建了一个玩具示例，加载 iris 数据集，将数据写入 TFRecord，读回并尝试训练我在教程中找到的简单 MLP。
对于 TFRecords 的编码/写入/读取/解码，我主要遵循官方 Tutorial。
据我所知，我可以恢复原始数据，所以我认为我将数据集插入 MLP，因为 fit method 应该能够处理 tf.data 数据集，但我得到了以下错误（缩写）：
ValueError: as_list() is not defined on an unkNown TensorShape.
我已经尝试了以下步骤：
- 在原始数据上运行模型（有效）
- 检查数据（似乎重建正确）
- 尝试在解码中显式设置张量形状（尽管 tf.io.parse_tensor 不需要这样做）
有谁知道如何解决这个问题，或者我做错了什么？
编辑：
打开了一个描述错误的 GitHub issue。
如果有人对使用 decode_raw 的解决方法感兴趣，请查看此 stackoverflow answer
解决方法
暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！
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