DataSet是tensorflow 1.3版本推出的一个high-level的api，在1.3版本还只是处于测试阶段，1.4版本已经正式推出。在网上搜了一遍，发现关于使用DataSet加载文本的资料比较少，官方举的例子只是csv格式的，要求csv文件中所有样本必须具有相同的维度，也就是padding必须在写入csv文件之前做掉，这会增加文件的大小。经过一番折腾试验，这里给出一个DataSet+TFRecords加载变长样本的范例。

首先先把变长的数据写入到TFRecords文件：

def writedata():
    xlist = [[1,2,3],[4,5,6,8]]
    ylist = [1,2]
	#这里的数据只是举个例子来说明样本的文本长度不一样，第一个样本3个词标签1，第二个样本4个词标签2
    writer = tf.python_io.TFRecordWriter("train.tfrecords")
    for i in range(2):
        x = xlist[i]
        y = ylist[i]
        example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={
            "y": tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[y])),
            'x': tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=x))
        }))
        writer.write(example.SerializeToString())
    writer.close()

然后用DataSet加载：

feature_names = ['x']

def my_input_fn(file_path, perform_shuffle=False, repeat_count=1):
    def parse(example_proto):
        features = {"x": tf.VarLenFeature(tf.int64),
              "y": tf.FixedLenFeature([1], tf.int64)}
        parsed_features = tf.parse_single_example(example_proto, features)
        x = tf.sparse_tensor_to_dense(parsed_features["x"])
        x = tf.cast(x, tf.int32)
        x = dict(zip(feature_names, [x]))
        y = tf.cast(parsed_features["y"], tf.int32)
        return x, y

    dataset = (tf.contrib.data.TFRecordDataset(file_path)
               .map(parse))
    if perform_shuffle:
        dataset = dataset.shuffle(buffer_size=256)
    dataset = dataset.repeat(repeat_count)
    dataset = dataset.padded_batch(2, padded_shapes=({'x':[6]},[1]))  #batch size为2，并且x按maxlen=6来做padding
    iterator = dataset.make_one_shot_iterator()
    batch_features, batch_labels = iterator.get_next()
    return batch_features, batch_labels
	
next_batch = my_input_fn('train.tfrecords', True)
init = tf.initialize_all_variables()
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    for i in range(1):
        xs, y =sess.run(next_batch)
        print(xs['x'])
        print(y)

注意变长的数据TFRecords解析要用VarLenFeature，然后用sparse_tensor_to_dense转换。