TFrecordから複数出力モデルの学習

kerasを用いて複数出力モデルを作成中です。
データ量が膨大なためTFrecordにデータを格納しています。
複数出力モデルの場合、出力ごとに正解ラベルを設定してやる必要があると思うのですが、TFrecordからどうやって設定してやればいいか不明です。

お詳しい方、ご教授ください。

例えば、複数出力の場合、以下のように設定すると思います。

python

Model.fit(x_train, 　　　{'output1': y_train1,　　　　　　　　　　　　　　'output2': y_train2, 　'output3': y_train3, 　'output4': y_train4}, batch_size=batch_size, epochs=epochs)

一方で、TFrecordを入力とする場合、以下のように設定すると思います。dataset_trainがTFrecordによるデータです。

python

model.fit(x=dataset_train, 　　　　　　　　　　　　　epochs=epochs, 　　　　　　　　　　　steps_per_epoch=steps_per_epoch_train)

この二つを組み合わせることはできないでしょうか？