我知道数据集有 output_shapes，但它显示如下：
data_set: DatasetV1Adapter 形状: {item_id_hist: (?, ?), tags: (?, ?), client_platform: (?,), entry: (?,), item_id: (?,), label: (?,),模式：(?,)，时间：(?,)，user_id：(?,)}，类型：{item_id_hist：tf.int64，标签：tf.int64，client_platform：tf.string，入口：tf.string，item_id ：tf.int64，标签：tf.int64，模式：tf.int64，时间：tf.int64，user_id：tf.int64}
我怎样才能得到我的数据总数？
machine-learning deep-learning tensorflow tensorflow-datasets
当我们评估模型时，我们需要设置sample_weight吗？现在我已经训练了一个关于分类的模型，但是数据集不平衡。当我使用compute_sample_weight('balanced')设置sample_weight时，分数非常好。“1”级精度：0.88，召回率：0.86。但是如果我不设置sample_weight，分数就会很差。精度：0.85，召回率：0.21。样本权重会破坏原始数据分布吗？