数据分割好像依赖easyvision, 有tfrecord转化demo吗？

很抱歉，我无法直接提供特定库或工具（如easyvision）的示例代码。然而，我可以为您提供一般性的TFRecord转换的示例代码，以便您参考和使用。

以下是一个简单的Python示例，用于将数据转换为TFRecord格式：

import tensorflow as tf

def convert_to_tfrecord(data, labels, output_path):
    with tf.io.TFRecordWriter(output_path) as writer:
        for i in range(len(data)):
            # 构建Example对象
            feature = {
                'data': tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=data[i])),
                'label': tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[labels[i]]))
            }
            example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature=feature))
            
            # 将Example序列化并写入TFRecord文件
            writer.write(example.SerializeToString())

# 示例数据
data = [[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]]
labels = [0, 1]
output_path = 'data.tfrecord'

# 转换为TFRecord格式
convert_to_tfrecord(data, labels, output_path)

在上述示例中，我们定义了一个convert_to_tfrecord函数，该函数接受原始数据、标签和输出路径作为参数。它遍历数据列表，并将每个样本构建为tf.train.Example对象，然后将其序列化并写入TFRecord文件。

您可以根据实际数据的结构和类型进行适当修改。确保根据您的需求更新特征（feature）的名称、类型和值。此外，TFRecord文件还支持其他数据类型，例如字节列表（bytes_list）和整数列表（int64_list），可以根据需要进行调整。

请注意，这只是一个基本示例，具体的TFRecord转换过程可能因您使用的数据结构和库而有所不同。如果您使用了特定的库或工具（如easyvision），建议查阅其文档或示例代码以获取更准确的转换方法。

希望这个示例能对您有所帮助！如果您有任何其他问题，请随时提问。