tensorflow_transform/beam/impl.py [1231:1239]:
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  def _extract_input_pvalues(self, dataset):
    # This method returns all nested pvalues to inform beam of nested pvalues.
    data, metadata = dataset
    pvalues = [data]
    if isinstance(metadata, beam_metadata_io.BeamDatasetMetadata):
      pvalues.append(metadata.deferred_metadata)
    return dataset, pvalues

  def expand(self, dataset):
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -



tensorflow_transform/beam/impl.py [1287:1295]:
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
  def _extract_input_pvalues(self, dataset):
    # This method returns all nested pvalues to inform beam of nested pvalues.
    data, metadata = dataset
    pvalues = [data]
    if isinstance(metadata, beam_metadata_io.BeamDatasetMetadata):
      pvalues.append(metadata.deferred_metadata)
    return dataset, pvalues

  def expand(self, dataset):
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