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我在 TensorFlow 代码中使用tf.data.Datasetfor input_fn。我需要分别读取所有频道，因为它们存储在不同的文件中。下面的代码显示了加载和处理功能。

def load_images_as_tensor(image_paths, dtype=np.uint8):
    n_channels = 6
    image_paths = image_paths
    data = np.ndarray(shape=(512, 512, n_channels), dtype=dtype)
    for ix, img_path in enumerate(image_paths):
        data[:, :, ix] = load_image(img_path)
    return(data)

def process(img, pixel_stats=GLOBAL_PIXEL_STATS, use_bfloat16 = True):
    if pixel_stats is not None:
        mean, std = pixel_stats
        img = (tf.cast(img, tf.float32) - mean) / std
    if use_bfloat16:
        img = tf.image.convert_image_dtype(img, dtype=tf.bfloat16)

    img = img.set_shape([512, 512, 6])
    return(img)

def input_fn(params):
  data = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(tmp2)
  data = data.map(lambda x: tf.py_func(load_images_as_tensor,[x], tf.uint8))
  data …

我需要spacy vocab的所有话。假设我将spacy模型初始化为

nlp = spacy.load('en')

如何从nlp.vocab中获取单词文本？