validation_freq = 100 // 32

假设你的训练集大小为 $N$，batch size 为 $B$，那么 `validation_freq` 参数可以通过以下公式计算：

validation_freq = N // (B * k)

其中，$k$ 是一个常数，它的取值通常在 1-5 之间。这个公式的含义是，每训练 `validation_freq` 个 batch，就进行一次验证。

假如你的训练集大小为 1000，batch size 为 32，$k$ 取 1，那么 `validation_freq` 的值为：

validation_freq = 1000 // (32 * 1) = 31

也就是说，每训练 31 个 batch，就进行一次验证。如果 $k$ 取 2 或 3，那么 `validation_freq` 的值会更大一些，验证的频率就会降低，从而加快训练速度。但是，如果 $k$ 取的太大，会导致验证的频率过低，可能会影响模型的性能。因此，需要根据具体情况进行调整。