为了使用 Docker 容器在 AI 平台上训练 tensorflow keras 模型，我们将存储在 GCS 上的原始图像转换为使用tf.data.Dataset. 因此，数据永远不会存储在本地。相反，原始图像直接转换为 tfrecords 到另一个存储桶。是否可以将kedro与 tfrecord 数据集和流式传输功能一起使用tf.data.Dataset？根据文档kedro 似乎不支持 tfrecord 数据集。
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我们目前只有 TF 相关数据集TensorFlowModelDataset（https://kedro.readthedocs.io/en/latest/_modules/kedro/extras/datasets/tensorflow/tensorflow_model_dataset.html），但您可以轻松添加自己的自定义数据集，或者请在repo中添加功能请求/您的贡献
于 2020-07-31T08:41:56.010 回答