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Validation 如何限制TensorFlow估计器用于验证精度的文件？

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Validation 如何限制TensorFlow估计器用于验证精度的文件？,validation,input,tensorflow,Validation,Input,Tensorflow,我正在TensorFlow中训练一个模型，使用估计器tf.contrib.learn.Estimator。调用estimator.fit时，我还通过一个输入函数传递一个验证监视器tf.contrib.learn.monitors.ValidationMonitor。此输入函数使用插入批处理生成器的tf.TFRecordReaderreader函数tf.contrib.learn.io.read\u batch\u功能。通过将num\u epochs设置为1作为read\u batch\u fea

我正在TensorFlow中训练一个模型，使用估计器
tf.contrib.learn.Estimator
。调用estimator.fit时，我还通过一个输入函数传递一个验证监视器
tf.contrib.learn.monitors.ValidationMonitor
。此输入函数使用插入批处理生成器的
tf.TFRecordReader
reader函数
tf.contrib.learn.io.read\u batch\u功能
。通过将
num\u epochs
设置为
1
作为
read\u batch\u features参数，它被编程为在调用它进行验证时滑动一个历元

是否有一种方法可以限制验证测试集的大小，而不必删除验证目录中的文件？
例如，如果我在传递给批处理读取器的目录中有100k条记录，那么限制其用作验证的文件量（例如1k）的最简单方法是什么

这都是基于这样的假设，即在执行评估步骤时，read\u batch\u功能实际上会扫描整个验证目录。我认为这个假设是正确的，因为我现在使用一个简单的hack，在输入目录中放一个*（例如，
input\u dir=FLAGS.input\u dir+“/test\u examples-001*”
将限制使用的文件）。如果有一种更简洁的方法，这样我就可以精确地指定用于验证的文件数量