如何识别张量流数据集中的列？

Question

这两个数据集有什么区别：

1. dataset1 = _OptionsDataset shapes: {image: (28, 28, 1), label: ()}, types: {image: tf.uint8, label: tf.int64} 和
2. dataset2 = _OptionsDataset shapes: ((28, 28, 1), ()), types: (tf.uint8, tf.int64)
   对于功能

def convert_types(image, label):
  image = tf.cast(image, tf.float32)
  image /= 255
  return image, label

我可以做dataset2.map(convert_types)，但不能做dataset1.map(convert_types)。 对于数据集1，我需要：

def convert_types_new(record):
  record['image'] = tf.cast(record['image'], tf.float32)
  record['image'] /= 255
  return record['image'], record['label']

我正在使用TF-V2。谢谢！