为什么TensorFlow的Dataset API不能知道TFRecord的尺寸？

TensorFlow的Dataset API不能直接知道TFRecord的尺寸是因为TFRecord是一种二进制格式的数据存储方式，它将数据以序列化的形式存储在文件中，而不存储数据的维度信息或尺寸信息。

TFRecord是一种高效的数据存储格式，它可以存储大量的数据，并且可以通过并行读取来提高数据加载的速度。由于TFRecord是以二进制格式存储数据，它不包含数据的维度信息或尺寸信息，因此Dataset API无法直接从TFRecord中获取数据的尺寸。

在使用Dataset API读取TFRecord数据时，通常需要在数据预处理阶段对数据进行解析和转换，包括解码图像、调整尺寸、标准化等操作。这些操作需要事先知道数据的尺寸信息，但由于TFRecord本身不包含尺寸信息，因此需要在数据预处理阶段手动指定数据的尺寸。

为了解决这个问题，可以在数据预处理阶段通过一些手动的方式获取数据的尺寸信息，例如读取一部分数据进行尺寸统计，或者通过其他方式获取数据的尺寸信息。然后，在数据预处理阶段手动指定数据的尺寸，以便后续的数据处理和模型训练。

总结起来，TensorFlow的Dataset API不能直接知道TFRecord的尺寸是因为TFRecord本身不包含数据的尺寸信息，需要在数据预处理阶段手动指定数据的尺寸。