学习率衰减函数tf.train.exponential_decay需要一个decay_steps范围。每隔一段时间降低学习率num_epochs，你会设置decay_steps = num_epochs * num_train_examples / batch_size。然而，当读取数据时.tfrecords文件中，你不知道里面有多少个训练样例。
To get num_train_examples， 你可以：
- 设置一个
tf.string_input_producer with num_epochs=1.
- 运行这个
tf.TFRecordReader/tf.parse_single_example.
- 循环并计算在停止之前产生一些输出的次数。
然而，这不是很优雅。
有没有更简单的方法来获取训练样本的数量.tfrecords根据时期而不是步骤来归档或设置学习率衰减？
您可以使用以下代码来获取a中的记录数.tfrecords file :
def get_num_records(tf_record_file):
return len([x for x in tf.python_io.tf_record_iterator(tf_record_file)])
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