使用tf.data.Dataset的面向对象的可重用TF模型

Question

当尝试以面向对象的方式构建TensorFlow模型时，尤其是在使用tf.data.Dataset时，我发现了许多问题。理想情况下，我的模型公开以下界面：

class MyModel:
    def fit(self, x):
        pass
    def transform(self, x):
        pass

挺直的。使用tf.data.Dataset时会出现问题。

tf.data.Dataset从各种来源读取数据并产生张量作为输出。然后可以将这些张量相乘，相加等，以构成您的计算图的其他张量。问题在于这会将您的数据集产生的张量耦合到计算图中。这打破了这个面向对象的接口，因为理想情况下，我想在不同的数据集上调用fit和transform方法，而不必每次都构造一个新的计算图。

有人对此问题有解决方案吗？