在tensorflow中，为什么slim.data.set.Dataset需要`num_samples`？有没有办法在不知道`num_samples`的情况下使用它？

Question

我正在使用slim.dataset.Dataset示例尝试TFrecords。

slim.dataset.Dataset(
        data_sources=file_pattern,
        reader=reader,
        decoder=decoder,
        num_samples=SPLITS_TO_SIZES[split_name],
        items_to_descriptions=ITEMS_TO_DESCRIPTIONS,
        num_classes=NUM_CLASSES,
        labels_to_names=labels_to_names)

稍后我将在

中使用它

provider = dataset_data_provider.DatasetDataProvider(dataset, shuffle=False)

我想知道为什么数据集需要num_samples。例如，如果一个人提供了预先编译的 kitti_val.tfrecord 该怎么办？

从KITTI数据集定义中，我可以设置其他参数，例如num_classes，labels_to_names等。但是，我可能不知道val拆分会有多少样本有（可能是训练集的10％或20％。）

此外，我猜测num_samples可能在内部计算，并且是确定性的。

有没有办法在不知道num_samples的情况下使用预先编译的tfrecord？