我想阅读的不仅仅是输入CSV数据文件每行的数字要素和标签。我的功能和标签都是数字的，但我也想为每一行使用类似日期或类似字符串的标识符，以便我可以在随机随机批量读取后返回该行。
由于TensorFlow需要以编程方式预先填充的record_defaults数组，如何在一行中创建TF读取混合类型？如果我使用浮点数预填充record_defaults，则包含日期/字符串的单元格会出错。如果我使用字符串预填充record_defaults，以及稍后将数字部分转换为浮点数的视图，我会收到一个错误，即TF不支持字符串到浮点数转换。
文档声明：
具有以下类型的Tensor对象列表：float32，int32，int64，string。输入记录的每列一个张量，具有该列的标量默认值，如果需要该列，则为空
如上所述，我如何指定“空”＆＃39;如果我只是想要所有列，并跳过整个默认值头痛？在那种情况下，TF将如何知道每个单元格自动选择哪些数据类型？我有很多专栏，因此按照文档中的一个示例逐一编写它是不切实际的：
record_defaults = [[1], [1], [1], [1], [1]]
（我有数百个细胞！）
我的代码看起来像这样：
rDefaults = [[0.02] for row in range((300))]
reader = tf.TextLineReader(skip_header_lines=False)
_, csv_row = reader.read(filename_queue)
data = tf.decode_csv(csv_row, record_defaults=rDefaults)
dateLbl = tf.slice(data, [0], [TD]) # <- this is where I'm having the problem
features = tf.slice(data, [TD], [TS])
label = tf.slice(data, [TS], [TL])
感谢您的任何意见！