我使用 tfrecords 存储我的数据，我使用DatasetAPI作为张量读取它们，然后我使用EstimatorAPI 进行训练。现在，我想对数据集中的每个项目进行在线数据增强，但尝试了一段时间后，我找不到办法做到这一点。我想要随机翻转，随机旋转和其他操纵器。
我正在按照本教程中给出的说明使用自定义估计器，这是我的 CNN，但我不确定数据增强步骤发生在哪里。
deep-learning tensorflow tensorflow-slim tensorflow-datasets tensorflow-estimator
在我的CMakeLists.txt文件中，我使用自定义命令
add_custom_command(TARGET my_target
POST_BUILD
COMMAND ${CMAKE_COMMAND} ${CMAKE_SOURCE_DIR}
COMMAND make -j`nproc`
WORKING_DIRECTORY ${CMAKE_BINARY_DIR})
因为我想在构建后重新运行 make my_target。它显示此警告 -warning: -jN forced in submake: disabling jobserver mode.一切正常，但如何删除此警告？
我有5个tfrecords文件,每个对象一个.虽然训练我想从所有5个tfrecords中平均读取数据,即如果我的批量大小是50,我应该从第一个tfrecord文件获得10个样本,从第二个tfrecord文件获得10个样本,依此类推.目前,它只是从所有三个文件中顺序读取,即我从同一记录中获得50个样本.有没有办法从不同的tfrecords文件中提取样品？