评估过程中每个时期的样本数量NUM_EXAMPLES_PER_EPOCH_FOR_EVAL的计算规则

在评估机器学习模型时，通常会将数据集分成多个批次，并在每个批次中对模型进行评估。NUM_EXAMPLES_PER_EPOCH_FOR_EVAL是评估过程中每个时期的样本数量的计算规则。

计算NUM_EXAMPLES_PER_EPOCH_FOR_EVAL的规则取决于数据集的特点和评估的要求。下面是一些常见的计算规则和相应的使用例子：

1. 固定数量的样本：如果希望每个时期都对固定数量的样本进行评估，可以直接将NUM_EXAMPLES_PER_EPOCH_FOR_EVAL设置为一个固定的值。

例如，如果数据集中有10000个样本，每个时期想要评估1000个样本，那么可以将NUM_EXAMPLES_PER_EPOCH_FOR_EVAL设置为1000。

2. 数据集的所有样本：如果希望每个时期都对整个数据集的所有样本进行评估，可以将NUM_EXAMPLES_PER_EPOCH_FOR_EVAL设置为数据集的样本总数。

例如，如果数据集中有10000个样本，每个时期都希望对所有样本进行评估，那么可以将NUM_EXAMPLES_PER_EPOCH_FOR_EVAL设置为10000。

3. 数据集的一个子集：如果希望每个时期都对数据集的一个子集进行评估，可以根据需要设置NUM_EXAMPLES_PER_EPOCH_FOR_EVAL。

例如，如果数据集中有10000个样本，每个时期想要评估500个样本，那么可以将NUM_EXAMPLES_PER_EPOCH_FOR_EVAL设置为500。

4. 使用循环：如果希望在评估过程中循环使用数据集中的所有样本，可以计算每个时期需要评估的样本数量，并使用模运算来实现循环。

例如，如果数据集中有10000个样本，每个时期想要评估1000个样本，那么可以计算每个时期需要评估的样本数量为：

NUM_EXAMPLES_PER_EPOCH_FOR_EVAL = (当前时期的索引 % 总样本数) * 每个时期需要评估的样本数量

这样，在 个时期时，将评估索引为0 ~ 999的样本；在第二个时期时，将评估索引为1000 ~ 1999的样本；以此类推。

通过以上计算规则，可以根据数据集和评估需求来计算NUM_EXAMPLES_PER_EPOCH_FOR_EVAL，并灵活地进行评估过程。