Tensorflow数据集api

我正在使用

tf.contrib.data.make\u CSV\u数据集（CSV\u路径）

读取CSV文件，CSV有两列，即查看和评级。阅读后，我想在review列上执行的标记化

 dataset = tf.contrib.data.make_csv_dataset(csv_file, batch_size=2)

创建数据集后，我希望下面的映射方法为review列创建数据集：

def create_tokens(sentence):
    return tf.string_split([sentence).values

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我被困在这里。

关于这个示例数据：

review, rating
Best film ever, 5
rather meh, 2

您应该能够使用tensorflow 1.10中解释的tf.data.map（）

def create_tokens(sentence):
    return tf.string_split(sentence['review'])

dataset = tf.contrib.data.make_csv_dataset('test.csv', batch_size=2)
dataset = dataset.map(create_tokens)

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做了同样的事情，但低于错误类型错误：预期字符串，改为获取类型为“dict”的{'otheral'：，'reviewText'：}。我面临的问题是数据集包含两列作为字典，映射函数无法映射reviewText列以创建\u标记方法。您是否可以尝试在函数中解析dict:tf.string\u split([句子['reviewText']）。valuesTried并获得此错误ValueError:对于输入形状为[1、]、[]的“StringSplit”（op:'StringSplit'），形状必须为秩1，但为秩2。我在TF 1.10中添加了适用于我的示例数据。您的数据是这样的吗？此外，您是否考虑过使用：或其他标记器？