创建回调函数，每采用100个数据训练，就用验证集数据验证一次

可以使用 Keras 中的 Callbacks 模块来实现这个功能。具体实现方式如下：

from keras.callbacks import Callback

class ValidationCallback(Callback):
    def __init__(self, validation_data, validation_freq=100):
        self.validation_data = validation_data
        self.validation_freq = validation_freq

    def on_epoch_end(self, epoch, logs=None):
        if epoch % self.validation_freq == 0:
            x_val, y_val = self.validation_data
            val_loss, val_acc = self.model.evaluate(x_val, y_val, verbose=0)
            print(f"val_loss: {val_loss:.4f} - val_acc: {val_acc:.4f}")

在训练模型时，创建一个 `ValidationCallback` 的实例并传入验证集数据和验证频率即可：

model.fit(x_train, y_train, epochs=1000, validation_data=(x_val, y_val), callbacks=[ValidationCallback((x_val, y_val), validation_freq=100)])

这样，每训练 100 个数据就会用验证集数据验证一次，输出验证集的损失和准确率。