画像認識する際の画像データとラベルについて

tensorflowを利用して文字認識を行いたいのですが、正解ラベルの番号を数値などではなく文字コードで学習させる方法はありますか？
tf.record()では、int型やfloat型、byte型のみ対応しており、文字コードで読み込ませることができない?と思います。
具体的には、1文字の画像のデータをフォルダにまとめ、各画像に文字コード(例、E38181)のラベルをつけます。実際に文章などの文字認識する際には、正解ラベルの文字コード(例、E38181)を文字（例、あ）に変換して認識結果を表示させたいです。
また、pythonでUTF-8の文字コードを文字に変換するにはどうすればよいでしょうか？
文字のデータは、http://etlcdb.db.aist.go.jp/?lang=jaを利用します。
あと、画像の枚数が多い場合にはMEMORRY ERRORが発生するので、上記のデータベースの大量の文字の画像と正解ラベルの文字コードをどのように変換し、自作のニューラルネットワークに入れれば良いのでしょうか？

行動規範の内容に同意します

回答1件

こちらの質問と同じ方でしょうか？

Python3 では文字は Unicode 文字列で表され、UTF-8 でエンコードされたバイト列とは以下のように相互に変換できます。

python
1utf8 = b'\xe3\x81\x82'
2
3# bytes -> utf-8
4text = utf8_text.decode('utf-8')
5print(type(text), text)  # <class 'str'> あ
6
7# utf-8 -> bytes
8utf8 = text.encode('utf-8')
9print(type(utf8), utf8)  # <class 'bytes'> b'\xe3\x81\x82'