对于每个标题，我想找到一种方法来应用影响一批输入数据内容的函数，同时尽可能地保留由...提供的并行/速度效率tf.data API。
例如，假设我的输入是KxK图像，并且我只想选择其像素的一小部分，从而得到MxM图像。此外，我希望该分数是预定义范围内的随机数，这在批图像中将至关重要地。
我如何（可以？）以允许预取多个批次并使用数据集.map函数的num_parallel_calls参数提供的真实并发性的方式进行此操作？
PS。在获取之前天真地在会话中调用tf.random_uniform来设置 parse_function 的控制参数，我认为这完全破坏了并行化/预取。
PS2。依靠预计算/存储cpu-global变量中的随机分数并存储在全状态 parse_function 内的解决方案是“ OK”，但我希望有更好的方法，因为这样的解决方案将不得不依靠固定的批次大小。