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Python读取TFRecord文件的方法如下：

import tensorflow as tf

# 创建一个TFRecordDataset对象
dataset = tf.data.TFRecordDataset('data.tfrecord')

# 定义读取函数
def parser(record):
    features = {
        'image': tf.io.FixedLenFeature([], dtype=tf.string),
        'label': tf.io.FixedLenFeature([], dtype=tf.int64)
    }
    parsed = tf.io.parse_single_example(record, features)
    image = tf.io.decode_jpeg(parsed['image'], channels=3)
    label = parsed['label']
    return image, label

# 应用读取函数到每个record
dataset = dataset.map(parser)

# 创建迭代器
iterator = dataset.make_one_shot_iterator()

# 获取数据
image, label = iterator.get_next()

以上代码演示了如何读取名为`data.tfrecord`的TFRecord文件，并解析其中的图像和标签信息。在解析函数`parser`中，我们先定义了TFRecord文件中包含的特征信息，然后使用`tf.io.parse_single_example`函数解析单个record，并对图像数据进行解码。最后，我们使用`map`函数将解析函数应用到每个record上。

当然，如果您使用的是PyTorch，也可以使用以下代码读取TFRecord文件：

import torch
import torchvision.datasets as datasets
import torchvision.transforms as transforms

# 定义解析函数
def parser(record):
    features = {
        'image': tf.io.FixedLenFeature([], dtype=tf.string),
        'label': tf.io.FixedLenFeature([], dtype=tf.int64)
    }
    parsed = tf.io.parse_single_example(record, features)
    image = tf.io.decode_jpeg(parsed['image'], channels=3)
    label = parsed['label']
    return image, label

# 创建数据集对象
dataset = datasets.DatasetFolder(
    'data.tfrecord',
    loader=lambda x: torch.load(x),
    extensions=('tfrecord')
)

# 应用解析函数到每个record
dataset.transform = transforms.Compose([
    parser
])

# 创建数据加载器
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(
    dataset,
    batch_size=32,
    shuffle=True
)

# 获取数据
for images, labels in dataloader:
    # 使用数据进行训练或预测
    pass

以上代码演示了如何使用PyTorch的`DatasetFolder`读取TFRecord文件，并使用解析函数`parser`解析图像和标签信息。最后，我们创建了一个数据加载器，并使用其中的数据进行训练或预测。