这里是Tensorflow的新手，如果问题可能是基本的，那么很抱歉。
我正在尝试创建一个GAN，它将基于一小组参数加上随机向量生成图像。
在训练集中，对于每个图像，我在CSV文件中也有一行与该图像相关。
CSV文件的结构如下：
参数1、参数2、参数3、图像文件
4，7，2，图像221.png
6，0，8，图像044.png
1，4，2，图像179.png
我还有一个文件夹，里面有给定文件名的图像文件。
我的问题是：我想创建一个管道，它不必一次将整个数据加载到内存中进行训练(这是tf.data.Dataset确实表现出的行为(，但我需要将CSV文件中的每一行与其相应的图像文件相结合。
我知道如何使用list_files来使用图像，也知道如何使用make_csv_dataset来使用csv，但我如何保证每个csv行都必须链接到其正确的图像文件？
对于那些面临同样问题的人，我找到了显而易见的解决方案：你所要做的就是创建一个映射函数，它接受文件名，加载它，并将加载的图像作为张量插入到替换文件名列的列中。
Ex(用于一个具有文件名的列和一个具有类的列(：
import PIL
def load_image(filename, class):
img = PIL.Image.Open(filename)
return img, class
dataset = dataset.map(load_image)
请注意，我正在使用枕头库(PIL(来加载图像，这不是强制性的。你可以使用任何你认为合适的手段。
这里真正重要的是在函数中加载图像，并用该函数映射数据集。