关于tfrecord数据访问的两点疑问

[JingyunLiang]

来自CSDN，有两个问题不太明白，但不知为何无法发表评论。

1， 传入网络的时候，是应该用feed_dict模式（先使用val, l = sess.run([img_batch, label_batch])获取数据），还是把img_batch直接定义为tensor？第二种情况是不是要定义两个computation graph？ 2，怎么知道数据已经全部训练一轮（即一个epoch）？因为我想单独计算每一个training epoch的准确率和平均loss。当我设置 tf.train.string_input_producer([filename]，num_epochs=10)时，即使设置 allow_smaller_final_batch=True' 如果训练集数目不能被batch整除，tf.train.shuffle_batch`会接连不断的返回固定长度的batch，直到队列结束 （epoch=10）