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我正在尝试创建一个文件名张量，以便使用 Dataset API 创建一个数据集。我的代码是tf.convert_to_tensor(file_list). 我也尝试tf.constant(file_list)过类似的结果。在这种情况下，file_list是一个 Python 的一维文件名字符串列表。这将返回一个形状张量，(N, )其中N是文件的数量。np.rank告诉我它是 dtype 的 0 级张量tf.int32。即使指定 dtype，也会tf.convert_to_tensor(file_list, dtype=tf.string)产生相同的结果。

Datset.from_tensor_slices当我使用and call将它传递给 Dataset 对象时dataset.map，我收到一个 read_file 错误，指出输入的等级是 rank-1，而它应该是 rank-0。在我看来，这似乎意味着转换为张量会以某种方式创建一个奇怪形状的张量，或者Datset.from_tensor_slices以意想不到的方式读取数据。

代码：

    dataset = Dataset.from_tensor_slices(tf.convert_to_tensor(file_list))
    dataset = self.dataset.map(_input_parser)

def _input_parser(filename):
    filename
    image = tf.image.decode_image(tf.read_file(filename))
    return image
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