我编写了自定义估算器来训练和评估MNIST数字 . 在这里，我使用了估算器的train_and_evaluate API进行训练和评估 .
这是我的训练规范片段train_spec = tf.estimator.TrainSpec（input_fn = train_input_fn，hooks = [logging_hook]，max_steps = 420） .
我在train_input_fn中给出的纪元是1，而batch_size是100
当我看到控制台日志时，我可以看到步骤1,101,201,295,395的日志记录 . 我期待的是420个步骤应该被执行并记录为批量大小为100并且总共有大约42K样本
根据记录发生，似乎只处理4 * 100个图像