大家好，我是了不起。最近我们在项目中，通过使用protobuf格式作为存储数据的一个载体。一个不小心就给自己埋了个大坑，还是过了好久才发现。protobuf简介protobuf全名叫Protocalbuffers.它是由Google研发的，一种可跨语言、可跨平台、可扩展的序列化数据的机制。类似于XML，但是它更小、更快、更简单。你只需要定义一次你希望的数据如何被结构化，然后你可以使用它的生成工具，生成包含一些序列化和反序列化等操作的源代码。可以轻松地从各种数据流和使用各种编程语言写入和读取结构化的数据。proto2版本支持在Java、Python、Objective-C和C++中生成代码。使用

tensorflowfeature_columntriestoreshapefeatures我正在尝试使用自定义估计器为MNIST数据集实现网络。这是我的输入函数：123456789definput_train_fn(): train,test=tf.keras.datasets.mnist.load_data() mnist_x,mnist_y=train mnist_y=tf.cast(mnist_y,tf.int32) mnist_x=tf.cast(mnist_x,tf.int32) features={'image':mnist_x} labels=mnist_y dataset=t

tensorflowfeature_columntriestoreshapefeatures我正在尝试使用自定义估计器为MNIST数据集实现网络。这是我的输入函数：123456789definput_train_fn(): train,test=tf.keras.datasets.mnist.load_data() mnist_x,mnist_y=train mnist_y=tf.cast(mnist_y,tf.int32) mnist_x=tf.cast(mnist_x,tf.int32) features={'image':mnist_x} labels=mnist_y dataset=t