我正在使用TFRecords的集合。每个TF记录都是一个编码的（1000,128,128,10）numpy数组，代表1000个元素的128x128x10网格大型10通道图像的采样。
要加载此数据，我正在执行以下操作：
ds = tf.data.TFRecordDataset(file_paths)
ds = ds.map(decode)
iterator = ds.make_initializable_iterator()
pipe_exit = iterator.get_next()
这里的问题是数据集的每个元素的批量大小都是1000.我希望能够控制批量大小并从不同的文件中随机抽取样本。
我有没有办法将每个（1000,128,128,10）元素映射到数据集队列中的1000个独立（128,128,10）元素？