在这个特定的示例中，您可以

concat_dataset = dataset1.concatenate(dataset2).concatenate(dataset3)

请注意，您必须指定 concatenate 到一个新的变量！它没有在适当的地方运行。
当然，如果您有许多数据集，那么这种方法不能很好地扩展，但应该可以：

datasets = [dataset1, dataset2, dataset3]  # can be more than 3 of course

concat_dataset = datasets[0]
for dset in datasets[1:]:
    concat_dataset = concat_dataset.concatenate(dset)

import tensorflow as tf

dataset1 = tf.data.Dataset.range(1, 4)

dataset2 = tf.data.Dataset.range(4, 8)

dataset3 = tf.data.Dataset.range(8, 12)

def func(*datasets):

    out = {}

    for dataset in datasets:

        for key in dataset:

            if key in out:

                _value = out[key]

                out[key] = tf.concat([_value, dataset[key]], axis=-1)

            else:

                out[key] = dataset[key]

    return out

tf.data.Dataset.zip((dataset1, dataset2, dataset3)).map(func)