我已经看到，现在tf.contrib.data.sample_from_datasets()可以根据给定的概率分布从不同的数据集中进行采样。但是，我对在单个数据集中的随机数据块采样感兴趣。
此刻，我正在使用tf.data迭代器，并且正在使用np.random.choice()的生成器对其进行初始化，以生成要采样的块的第一个索引，如{{1 }}接受自定义概率分布作为输入。这种方法很笨重，我认为如果我在所有步骤中都可以使用tensorflow的数据集，那么它的速度就不会那么快。
是否有已知的方法来实现这一目标？