我有一个关于 TFRecords 以及如何用它们训练 tf.keras 模型的问题。为此，我构建了一个玩具示例，加载 iris 数据集，将数据写入 TFRecord，将其读回并尝试训练我在教程中找到的简单 MLP。
对于 TFRecords 的编码/写入/读取/解码，我主要遵循官方Tutorial。
据我所知，我可以恢复原始数据，所以我认为我将数据集插入 MLP，因为fit 方法应该能够与 tf.data 数据集一起使用，但我收到以下错误（缩写）：
ValueError: as_list() is not defined on an unknown TensorShape.
代码和完整的错误应该在这个 gist中可见。
我已经尝试了以下步骤：
- 在原始数据上运行模型（作品）
- 检查数据（似乎重建正确）
- 尝试在解码中显式设置张量形状（即使 tf.io.parse_tensor 不需要这样做）
有谁知道，如何解决这个问题，或者我做错了什么？
编辑：
打开描述该错误的GitHub 问题。
如果有人对使用 decode_raw 的解决方法感兴趣，请查看此stackoverflow 答案