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爲了監控對我的評價我的數據集模型的表現，我使用tf.train.string_input_producer的文件名排隊上.tfr文件，然後我喂解析例子的tf.train.batch功能，產生一個固定大小的批次。獲取每個例子恰好一次
假設我的評估數據集恰好包含761個示例（質數）。爲了只讀一次所有的例子，我必須有一個批量大小除761，但沒有這樣的，除了1會太慢，761不適合我的GPU。任何閱讀每個示例的標準方法只需一次？
其實，我的數據集的大小不是761，但在恰好將其劃分合理的範圍50-300沒有號碼。此外，我正在處理許多不同的數據集，並且找到一個大致劃分每個數據集中示例數量的數字可能很麻煩。
注意使用num_epochs參數tf.train.string_input_producer沒有解決不了的問題。
謝謝！