有没有办法在内存中保存Tensorflow记录文件？

import tensorflow as tf

# 创建一个特征字典
feature_dict = {
    'data': tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=[1.0, 2.0, 3.0])),
    'label': tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[0, 1, 0]))
}

# 创建tf.train.Features对象
features = tf.train.Features(feature=feature_dict)

# 创建tf.train.Example对象
example = tf.train.Example(features=features)

# 序列化为字符串
serialized_example = example.SerializeToString()

# 从字符串中解析tf.train.Example
parsed_example = tf.train.Example.FromString(serialized_example)

# 读取特征值
data = parsed_example.features.feature['data'].float_list.value
label = parsed_example.features.feature['label'].int64_list.value

print(data)  # 输出: [1.0, 2.0, 3.0]
print(label)  # 输出: [0, 1, 0]