Tensorflow 理解tfds omniglot中的变量/功能时遇到的问题

我在Colab中使用Keras Tensorflow。我想使用数据集

我加载此数据集：

import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds

# upgrade to current tfds to make tfds.load omniglot work
!pip install tensorflow_datasets --upgrade

omniglot, info = tfds.load("omniglot", with_info=True, as_supervised=True)

并查看以下信息：

info

在那里，我可以看到数据集中应该有以下特性/变量：

omniglot

但是，当我检查数据集时：

omniglot

特别是列车数据集：

train=omniglot['train']

train

我还可以从这个火车数据集中举一个例子，如下所示：

(<tf.Tensor: shape=(105, 105, 3), dtype=uint8, numpy=
array([[[255, 255, 255],
        [255, 255, 255],
        [255, 255, 255],
        ...,
        [255, 255, 255],
        [255, 255, 255],
        [255, 255, 255]],

       [[255, 255, 255],
        [255, 255, 255],
        [255, 255, 255],
        ...,
        [255, 255, 255],
        [255, 255, 255],
        [255, 255, 255]],

       [[255, 255, 255],
        [255, 255, 255],
        [255, 255, 255],
        ...,
        [255, 255, 255],
        [255, 255, 255],
        [255, 255, 255]],

       ...,

       [[255, 255, 255],
        [255, 255, 255],
        [255, 255, 255],
        ...,
        [255, 255, 255],
        [255, 255, 255],
        [255, 255, 255]],

       [[255, 255, 255],
        [255, 255, 255],
        [255, 255, 255],
        ...,
        [255, 255, 255],
        [255, 255, 255],
        [255, 255, 255]],

       [[255, 255, 255],
        [255, 255, 255],
        [255, 255, 255],
        ...,
        [255, 255, 255],
        [255, 255, 255],
        [255, 255, 255]]], dtype=uint8)>, <tf.Tensor: shape=(), dtype=int64, numpy=617>)

（，）

我可以看到，基本上只有两个特性/变量：一个提供3个通道的图像值（值介于0和255之间，大小为105105），另一个提供作为int64 numpy的标签，在本例中是值617。因此，我认为这是一个包含1623个类的标签，而不是包含50个类的标签。这就是我的理解。字母表和字母字符id呢？这些是什么？在哪里可以找到这些