Tensorflow 当我有多条TFR记录时，如何使用slim.dataset\u数据\u提供程序？

我正在使用slim.dataset\u数据\u提供程序。比如说,

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

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

我发现这很方便。但是，

my_data.tfrecord

现在已经是15GB左右了，我应该会收到更多的数据。我不想重新创建一个巨大的TFRecord文件，而是想保留几个TFRcord文件，例如

my_data\u a.TFRecord

，

my_data\u B.TFRecord

，等等

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如果我有多个TFrecord文件，如何使用slim.dataset\u数据\u提供程序？或者，有办法做到这一点吗？

通过一个实验，我认为可以使用几个TFR记录，例如

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