Python 当我使用tf.estimator时，是否可以更改每个历元的输入数据？

我正在为Tensorflow对象检测Api实施新的数据扩充策略，我希望支持依赖于当前训练周期的扩充计划

这个想法（来自）是：

• 第1阶段：执行增强A+增强B
• 第二阶段：执行增强C+增强B
• 时代3：执行增强

当我使用

tf.estimator.train\u和\u evaluate

时，如何更改每个历元的输入数据

我的

train\u input\u fn

中有增强函数，但它是固定的，并且在每个历元中都以相同的方式使用

。。。
#训练输入对我的输入数据进行扩充
列车规格=tf.estimator.TrainSpec（输入\u fn=列车输入\u fn，…）
评估规格=tf.estimator.EvalSpec（输入=评估输入）
#对象检测Api使用训练和评估来训练模型
tf.估计员、培训和评估（估计员、培训规范、评估规范）

是否可以在培训期间更新

train\u spec

，并将当前历元作为我的

train\u input\u fn

的参数？或者你有没有看到另一种方法