使用数据集生成器的tf.keras预测

Question

我的tf.dataset是数据集生成器。使用它与tf.keras预报（）进行预测，我得到的输出是原始输入的几倍。

我只是使用形式的生成器

 def gen():
    for ex in features:
        d = {k: v for k, v in asdict(ex).items() if v is not None}
        label = d.pop("label")
        yield (d, label)

input_names = ["input_ids"] + tokenizer.model_input_names

dataset=tf.data.Dataset.from_generator(
    gen,
    ({k: tf.int32 for k in input_names}, tf.int64),
    ({k: tf.TensorShape([None]) for k in input_names}, tf.TensorShape([])),)

没有重复或其他任何内容。

此生成器实际输出什么来进行预测？如何控制尺寸。为什么输出的内容大于字典的原始大小？

如何正确使用生成器进行预测？