在训练阶段，“ tf.metrics.accuracy”是否适合“ train-test-split”方式？

Question

在 tensorflow 中，通常使用tf.metrics.accuracy来显示训练阶段的分批累积精度。每一批都有助于提高前进阶段每一步的准确性。

那些将火车数据批次与测试数据批次分开的数据集又如何呢？我们是否必须将它们合并在一起并将它们作为一个整体馈送到估计器，然后让张量流决定在训练阶段将哪一部分用于测试？