Tensorflow REstart Warteschlangen: unterschiedliche Zug- und Testwarteschlangen

Ich würde gerne das "Fully Connected" -Modell für Training und Tests verwenden. Ich habe eine Datei "train.tfrecords" und eine Datei "test.tfrecords". Ich glaube, dass der richtige Weg dazu ist, ein separates Diagramm für Training und Tests zu erstellen.

Das grundlegende Problem ist, dass die Verwendung von OutOfRange-Fehlern und coord.should_stop () jede Art von Kapselung, die ich versucht habe, durchbricht.

Das funktioniert ganz gut, solange Sie nur ein einziges Mal entweder fit oder eval (wie Sie sich vorstellen können) aufrufen. Ich folge grob dieser Implementierung

Offensichtlich ist coord (1) das Schließen von Threads, die wiederum (2) Warteschlangen schließen, die später nicht einfach wieder geöffnet werden können. Ich kenne den Weg einfach nicht. coord.clear_stop () mag ein Teil des Puzzles sein, aber ich konnte es nicht funktionieren lassen.

Zweitens habe ich sowohl eine Trainings- als auch eine Testwarteschlange, aber sie werden nicht beide gleichzeitig verwendet. Idealerweise beinhaltet die Lösung keine dedizierten Test- / Zug-Threads, die die Hälfte der Zeit warten.