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如何将含有features和labels的data_set拆分成单独的features和labels

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大家好,新手开始学习tensorflow,我照着网上的例子得到了data_set
  1. def pack_features_vector(features, labels):
  2.       features = tensorflow.stack(list(features.values()), axis=1);
  3.       return features, labels;

  4. data_set = tensorflow.data.experimental.make_csv_dataset(...)

  5. data_set = data_set.map(pack_features_vector);
复制代码
而调用model预测的时候,只需要features:
predictions = model(features);

例子里用的是常量生成的features:
features = tensorflow.convert_to_tensor([    [5.1, 3.3, 1.7, 0.5,],
                                            [5.9, 3.0, 4.2, 1.5,],
                                            [6.9, 3.1, 5.4, 2.1]    ]);


请问如何将data_set 拆分成features和labels
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