使用Tensorflow训练时如何正确实施验证？

Question

有。我想在训练过程中验证我的神经网络。 创建一个占位符来决定是否应将train_batch或test_batch馈入网络以实现验证。 这是我的示例代码。在 train.tfrecords 中，数字是0到100，而在 test.tfrecords 中，数字是200到240。

create_tfrecord(filename=r'test', begin_num=200, end_num=240)

filename = r'./train.tfrecords'
filename_que = tf.train.string_input_producer([filename],
                                              num_epochs=1)
num = decode_tfrecord(filename_que)

testfilename = r'./test.tfrecords'
test_que = tf.train.string_input_producer([testfilename],
                                          num_epochs=None)
test_num = decode_tfrecord(test_que)

is_training = tf.placeholder(dtype=tf.bool, shape=())

num = tf.cond(is_training, lambda:num, lambda:test_num)    

coord = tf.train.Coordinator()

init_op = tf.local_variables_initializer()
with tf.Session() as sess:

    sess.run(init_op)
    threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord, sess=sess)

    try:
        i = 0
        while not coord.should_stop():

            feed_dict = {is_training: True}
            number = sess.run(num, feed_dict=feed_dict)
            print("global_step: %i, read_num: %i" %(i, number))

            if i % 5 == 0 and i != 0:
                feed_dict = {is_training: False}
                number = sess.run(num, feed_dict=feed_dict)
                print("global_step: %i, read_num: %i" %(i, number))

            i += 1


    except tf.errors.OutOfRangeError:
        print("done.")

    finally:
        coord.request_stop()
        coord.join(threads)

但是，输出与我想要的并不完全相同。 test_batch不是从200开始，它是 test.tfrecords 中的第一个数字，而不是从206开始。在那之后，train_batch从7开始而不是从6开始。这是一些输出。

global_step: 0, read_num: 0
global_step: 1, read_num: 1
global_step: 2, read_num: 2
global_step: 3, read_num: 3
global_step: 4, read_num: 4
global_step: 5, read_num: 5
global_step: 5, read_num: 206
global_step: 6, read_num: 7
global_step: 7, read_num: 8
global_step: 8, read_num: 9
global_step: 9, read_num: 10
global_step: 10, read_num: 11
global_step: 10, read_num: 212

这些输出的行为类似于存在一个用于训练和验证的计数器。将纪元设置为1后，并不是我的所有训练集都可以在训练阶段使用，并且命令我的test_batch被提取不是我想要的。我认为这种方法是在训练时实现验证的错误方法。

那么，有没有人可以告诉我在培训网络期间如何正确实施验证？

先谢谢了。