tf.contrib.learn.BaseEstimator.evaluate（）：“steps”参数的含义是什么？

Question

根据https://www.tensorflow.org/versions/r0.9/api_docs/python/contrib.learn.html，tf.contrib.learn.BaseEstimator.evaluate函数可以接受步骤参数。该参数解释如下：

  

步骤：评估模型的步骤数。如果是，则评估   永远。

评估如何有步骤？根据我的理解，训练有素的模型只应“评估”一次（即步数= 1），然后根据目标标签计算损失，对吗？

谢谢！

Answer 1

您还可以在生成数据的函数上运行训练模型。在这种情况下，您可以生成无限量的数据，并且不想永远运行您的评估。 （您还可以拥有大量数据和小批量，因此它需要花费太长时间）。在任何一种情况下，您只想评估一些人口样本的模型。