tf估计器input_fn重用数据集

Question

我想将张量流数据集拆分为训练和验证集以在估计器中使用它。为此，我必须提前创建数据集，然后将其传递给我的input_fn。

dataset = dataset.shuffle(10000)
train_dataset = dataset.take(train_lines).repeat()
valid_dataset = dataset.skip(train_lines).repeat()

def train_input_fn():
  return train_dataset

但是，这会引发错误，因为数据集来自错误的图形：

Tensor("IteratorV2:0", shape=(), dtype=resource) must be from the same graph as Tensor("MapDataset_1:0", shape=(), dtype=variant).

Tensorflow显然需要在同一图中包含所有内容。如何重用数据集以保持随机分裂？