当 x 是tf.data数据集时，(inputs, targets)和 输入的元组是诸如{"fea_1": val_1, "fea_2": val_2…}、model.fit函数tensorflow/python/keras/engine/training.py不支持validation_data或 之类的特征的字典validation_split。
validation_split当 x 是数据集时不支持。validation_data仅支持 Numpy 数组或张量。
我可以takeor splitdataset to model.fitand model.evaluate，但它不能在每个纪元结束时执行验证。
tf.data.dataset当输入特征是字典时，有没有更好的方法来训练和评估？