複数のTFRコードがある場合、slim.dataset_data_providerの使い方は？

Question

slim.dataset_data_providerを使用しています。たとえば、

my_dataset = slim.dataset.Dataset(
      data_sources='datasets/my_data.tfrecord`, 
      reader=reader, 
      decoder=decoder, 
      ...) 

provider = slim.dataset_data_provider.DatasetDataProvider(
      my_dataset, 
      ...) 

これは非常に難しいとわかりました。しかし、my_data.tfrecordはすでに15GB前後になり、より多くのデータを受け取ることになっています。巨大なTFRecordファイルを再作成する代わりに、my_data_A.tfrecord,my_data_B.tfrecordなどのようないくつかのTFRcordファイルを保存したいと考えています。

私は複数のTFrecordファイルがある場合、どうすればslim.dataset_data_providerを使用できますか？または、これを行う方法はありますか？実験と

Answer 1

、私は1つが、このような

my_dataset = slim.dataset.Dataset(
     data_sources=['a.tfrecord`, 'b.tfrecord`], 
     reader=reader, 
     decoder=decoder, 
     ...) 

など、いくつかのtfrecordsを使用することができると思います