1.先认识Example数据格式

1条Example数据:
features {
    feature { key: "age" value { int64_list { value: [ 0 ] } } }
    feature { key: "gender" value { bytes_list { value: [ "f" ] } } }
   }

2条Example数据:
[
  features {
    feature { key: "age" value { int64_list { value: [ 0 ] } } }
    feature { key: "gender" value { bytes_list { value: [ "f" ] } } }
   },
   features {
    feature { key: "age" value { int64_list { value: [] } } }
    feature { key: "gender" value { bytes_list { value: [ "f" ] } } }
  }
]   

2.tensorflow解析Example数据

tf.io.parse_example(
    serialized,
    features,
    name=None,
    example_names=None
)

参数：

• serialized：表示向量字符串，是一维Tensor，是二进制序列化Example protos
• features：表示一个字典，将特征 keys 映射到FixedLenFeature、VarLenFeature、SparseFeature 值
• name：算子的名称

输出：

输出一个字典格式数据，是将特征keys映射到Tensor、SparseTensor值