如何实现从多个TFRecord文件中持续无限读取数据流？

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曾在一本书上看过，从大量tfrecord文件中读取数据的方法。今天在网上搜了一些，现在记录一下，以免以后忘记又不好找。

原来在一本书上看到过，从多个tfrecord文件中读取数据的方法，今天想用在网上找了一下，现在记录一下，免得自己以后忘记了又不好找，

tfrecord_file_path = '/train/*.tfrecords'#train是存放tfrecord的文件夹 filename_queue = tf.train.string_input_producer( tf.train.match_filenames_once(tfrecord_file_path), shuffle=True, num_epochs=None) #None表示没哟限制 reader = tf.TFRecordReader() _, serialized_example = reader.read(filename_queue) #返回文件名和文件 features = tf.parse_single_example(serialized_example, features={XXXXXXX}) #取出XXXXXXX

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