首先，我要说的是我不是机器/深度学习和张量流的新手，阅读一段时间后，我有一些想解决的问题。
下一个练习是
让我们说我有一个训练数据集，该数据集每批次/每行包含总共50个问题，这些问题由两种类型的未确定问题组成：
类型1.带有四个可能答案的问题。每个问题只有一个答案是正确的（单选）
类型2。有四个或五个可能答案的问题。只有两个或树可能的正确答案。必须选择所有正确答案（多次选择）
我们可以确定问题是1型还是2型。
我们可以有1个类型的x个问题和2个类型的y个问题，或1个类型的y + 2个问题，以及2型问题的y + 2个问题。（每种类型的数量不确定，每行都有变化）
在训练数据集中，每行总共包含20个问题（我们可以说出每种类型有多少个问题）。
我们也确实获得了一组已回答问题的总成功率（一组正确答案的总和/一组问题的总数量* 100）但是我无法确定是否有一个特定问题是对还是错。
批处理/每行的示例：
question 1: string
answer 1: string
a2: string
a3: string
answered: a1
question type: 1
(...)
question 20: string
answer 20-1: string
a20-2: string
a20-3: string
a20-4: string
a20-5: string
answered: a20-3, a20-4, a20-5
question type: 2
success percentil of all questions in the batch: 42%
目标：
对于可能在训练数据集中或可能不在训练数据集中的给定问题（类型1或2）的（可以在每个迭代/纪元中扩展），给出所有可能答案的成功百分比。示例：
q: qqqqqqqqqqqqq?
a1: 12.3%
a2: 50.8%
a3: 12.1%
a4: 34.5%
我的问题：
如果没有，或者：替代方案？
如果可以，
谢谢！