NUM_EXAMPLES_PER_EPOCH_FOR_EVAL相关-生成用于评估的每个时期的数据数量的定义

NUM_EXAMPLES_PER_EPOCH_FOR_EVAL是一个用于定义每个时期（epoch）生成用于评估模型的数据数量的参数。它通常用于在训练深度学习模型时，为了评估模型在训练过程中的性能，需要分离一部分数据用于验证或测试。

在深度学习中，通常将数据集分为训练集、验证集和测试集。训练集用于模型的参数更新和优化，验证集用于调试模型和调整超参数，而测试集则用于最终评估模型在真实数据上的表现。NUM_EXAMPLES_PER_EPOCH_FOR_EVAL就是用于指定每个时期中用于评估的数据数量，在评估模型性能时使用。

比如，在训练一个图像分类模型时，我们可能会将数据集划分为训练集和测试集。每个时期我们使用训练集的一部分数据进行模型训练，然后使用剩余的训练集数据进行模型评估。NUM_EXAMPLES_PER_EPOCH_FOR_EVAL就是用于定义每个时期中用于评估的训练集数据的数量。

举个例子，假设我们有一个训练集包含10000张图像，我们希望每个时期使用1000张图像进行模型评估。那么NUM_EXAMPLES_PER_EPOCH_FOR_EVAL的值就是1000。在训练过程中，每个时期会使用其中9000张图像进行模型训练，然后使用剩下的1000张图像进行模型评估。

通过定义NUM_EXAMPLES_PER_EPOCH_FOR_EVAL，我们可以控制使用于模型评估的数据数量，从而更好地评估模型的性能。这对于监控模型的训练过程和调整模型的超参数非常重要。

总结起来，NUM_EXAMPLES_PER_EPOCH_FOR_EVAL是用于定义每个时期生成用于评估模型的数据数量的参数。它在深度学习中用于分离一部分数据进行模型评估，从而更好地了解模型在验证或测试数据上的性能。