如何从列表中构建TensorFlow数据集

Question

作为一名工程师，我在遵循关于如何构建数据集的TF文档时遇到了麻烦。

我收集了一个带有标签的句子数据集，我想把它变成一个类似于IMDB数据集的TF数据集。

列表如下：

LIST=[('text1',0),('text2',1),('text3',1),('text4',0),...]

列表中大约有100000个元素，并且有两个可能的标签0-1。

我的任务是建立一个模型，将给定的句子与单个标签0-1配对，就像IMDB评论的基本TF示例一样。

我想我不需要任何其他东西来构建数据集。我错了吗？

如何将此列表转换为TF数据集？

我将感谢的任何指导

Answer 1

工作样本代码

import tensorflow as tf
LIST=[('text1',0),('text2',1),('text3',1),('text4',0)]
text = [x[0] for x in LIST]
label = [x[1] for x in LIST]
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(text)
for element in dataset:
print(element)

输出：

tf.Tensor(b'text1', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor(b'text2', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor(b'text3', shape=(), dtype=string)
tf.Tensor(b'text4', shape=(), dtype=string)