tensorflow mnist数据集评估部分不清楚
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悬赏园豆：10
[待解决问题]
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因为test_data是没有train过的，可以用来评估模型的accuracy等。
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但是在上图中，当i%100=0时，batch是先用来输出accuracy，这时并没有train（没有把batch feed给train_step张量），那不相当于test_data么，所以可以反应模型能力？也就是说if代码块必须放在
traub_step.run(feed_dict={x:batch[0], y_: batch[1], keep_prob=0.5})
之后？
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那如果是这样的，那train过程中print出来的相当于没有train过的data的效果，那就根本不会出现在train中表现好，最后在test_data中表现差(除非distribution)不同？
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已解决该问题
