Python/Xarray：如何将时间数据类型从 datetime64[ns] 转换为整数（具有适当的单位）？

Question

我使用 Xarray 数据集来包含要输入 TensorFlow DNN 的数据，当我调用该train()函数时，我最终收到此错误：

TypeError: Cannot convert value dtype('<M8[ns]') to a TensorFlow DType.

我的假设是，这是因为数据集的时间维度/坐标变量的 dtypedatetime64[ns]映射到<M8[ns]dtype：

In [1]: np.dtype('datetime64[ns]') == np.dtype('<M8[ns]')
Out[1]: True

我想修改数据集，以便time维度/坐标变量具有整数类型，这可能更适合 TensorFlow。

过去，我总是使用整数类型作为时间变量以及“自 2000-01-01 00:00:00 以来的天数”等单位。在这种情况下，如果使用整数数据类型，则单位需要以分钟或秒为单位，因为时间步长以 30 分钟为增量。

关于我当前时间变量的一些信息：

In [2]: ds['time'].coords['time']
Out[2]: <xarray.DataArray 'time' (time: 720)>
        array(['2000-12-27T00:00:00.000000000', '2000-12-27T00:30:00.000000000',
               '2000-12-27T00:59:59.000000000', ..., '2001-01-10T22:30:00.000000000',
               '2001-01-10T23:00:00.000000000', '2001-01-10T23:29:59.000000000'],
               dtype='datetime64[ns]')
        Coordinates:
          * time     (time) datetime64[ns] 2000-12-27 2000-12-27T00:30:00 ...
        Attributes:
            long_name:  time
        bounds:     time_bnds

In [3]: ds['time'].encoding
Out[3]: {'calendar': 'noleap',
         'dtype': dtype('float64'),
         'original_shape': (720,),
         'source': '/content/fv091x180L26_dry_HS.cam.h0.2000-12-27-00000.nc',
         'units': 'days since 2000-12-27 00:00:00'}

是否有一个通常用于此类转换的函数，或者我只是使用 timedeltas 等来滚动自己的函数？当从 NetCDF 读取时，我可以以某种方式请求 xarray 将时间变量转换为更普通的东西吗？xarray.open_dataset()和decode_times=False？