我正在尝试从张量数据集创建批处理数据集，但形状出现问题。 我看到了一些references to enqueue，但已经过了几年，并且tf.dataset.batch没有任何选择。我的数据集如下：
X_test1 = tensorflow.data.Dataset.from_tensors((X_test_images, X_test_labels))
<TensorDataset shapes: ((5512, 256, 256, 3), (5512,)), types: (tf.float32, tf.int32)>
哪个是256 x 256的图像阵列，具有3个颜色通道和5512个图像/标签的标签矢量。
但是当我尝试对其进行批处理时，它将创建一个新维度：
new = X_test1.batch(32)
<BatchDataset shapes: ((None, 5512, 256, 256, 3), (None, 5512)), types: (tf.float32, tf.int32)>
我真正想要的是：
<BatchDataset shapes: ((None, 256, 256, 3), (None,)), types: (tf.float32, tf.int32)>
第32个批次为“无”，最后一个批次中可能还有一些剩余物。
谢谢！
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您应该使用from_tensor_slices初始化数据集：
double lat, lon;
GeoCoordinate(lat, lon);
GeoCoordinate^ coord = gcnew GeoCoordinate(lat, lon);
lat = coord->Latitude;
lon = coord->Longitude;
geo->Text = "lat " + lat + " lon " + lon;