LSTM每采用100组数据进行一次训练就使用验证集的数据进行一次验证tensorflow代码

以下是使用TensorFlow框架的示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from tensorflow.keras.losses import SparseCategoricalCrossentropy

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(128, input_shape=(None, input_dim)))
model.add(Dense(output_dim, activation='softmax'))
optimizer = Adam(lr=0.001)
model.compile(loss=SparseCategoricalCrossentropy(), optimizer=optimizer)

# 加载数据集
train_dataset = MyDataset(train_data)
train_dataset = train_dataset.batch(100)
val_dataset = MyDataset(val_data)
val_dataset = val_dataset.batch(100)

# 训练模型
for epoch in range(10):
    running_loss = 0.0
    for i, (inputs, labels) in enumerate(train_dataset):
        with tf.GradientTape() as tape:
            # 前向传播
            outputs = model(inputs)
            loss = tf.reduce_mean(tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(labels, outputs))

        # 反向传播和优化
        gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
        optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))

        running_loss += loss.numpy()
        if i % 100 == 99:    # 每采用100组数据进行一次训练
            # 使用验证集的数据进行一次验证
            val_loss = 0.0
            for val_inputs, val_labels in val_dataset:
                val_outputs = model(val_inputs)
                val_loss += tf.reduce_mean(tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(val_labels, val_outputs)).numpy()

            print('[%d, %5d] train_loss: %.3f val_loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 100, val_loss / len(val_dataset)))
            running_loss = 0.0

在上面的代码中，我们使用 `tf.data.Dataset` 加载训练集和验证集的数据，并设置 batch_size 为 100。在训练模型的过程中，我们每采用 100 组数据进行一次训练，就使用验证集的数据进行一次验证。这里使用了 `tf.GradientTape()` 来记录梯度信息，并通过 `optimizer.apply_gradients()` 来更新模型参数。在验证过程中，我们遍历验证集的数据，计算每个样本的损失并求取平均值。