如何使用tf。tf中数据的可初始化迭代器。估计器的输入fn?

我想用一个 tf.estimator.Estimator tf.data 应用程序编程接口。

我有这样的想法:

def model_fn(features, labels, params, mode):
  # Defines model's ops.
  # Initializes with tf.train.Scaffold.
  # Returns an tf.estimator.EstimatorSpec.

def input_fn():
  dataset = tf.data.TextLineDataset("test.txt")
  # map, shuffle, padded_batch, etc.

  iterator = dataset.make_initializable_iterator()

  return iterator.get_next()

estimator = tf.estimator.Estimator(model_fn)
estimator.train(input_fn)

因为我不能使用 make_one_shot_iterator 对于我的用例,我的问题是 input_fn model_fn tf.train.Scaffold 初始化本地操作)。

input_fn = iterator.get_next