validation_freq = 270000 // 32

如果你的训练集大小为 270000，batch size 为 32，那么 `validation_freq` 可以通过以下公式计算：

validation_freq = N // (B * k)

其中，$N$ 表示训练集大小，$B$ 表示 batch size，$k$ 是一个常数，通常取 1-5 之间的整数。假设 $k$ 取 1，那么 `validation_freq` 的值为：

validation_freq = 270000 // (32 * 1) = 8437

也就是说，每训练 8437 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，在实际应用中，需要根据具体情况进行调整。如果你的数据集较小，可以适当增加验证的频率，提高模型的稳定性；如果数据集较大，可以适当降低验证的频率，加快训练速度。