能不能在example里加一下如何训练时评估的说明？

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看见example里的几个例子都是先train，然后predict，常规都是训练隔一段看看val性能好不好，对于这种训练时的评估如何执行呢？

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@xixiaoyao 能帮忙说明一下吗？

[xixiaoyao]

感谢建议，我们近期会考虑增加一个example。如果希望细粒度的控制训练过程（比如训练一些step后做eval等其他事情），有两种做法：

一种是调用train_one_step而不是train函数来控制（train_one_step被调用一次，则会训练一个step），通过该API训练一定step后再调用eval函数即可。

另一种是通过设置saver来周期性的保存下来模型checkpoints，然后依次遍历checkpoint进行evaluation，这种方式可以加快训练速度（训练与eval可以并行进行）

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谢谢，我试一下

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@xixiaoyao 另外，我在实际测试一个example的时候预测段发生了问题见Issue #71，是相关的版本问题吗？