test_summary_str = sess.run([merged_summary_test],
feed_dict={
x: fixed_test_batch_data,
y: fixed_test_batch_labels,
})[0]
老师，关于这段代码，我有三个问题：
1、为什么用于测试数据要用固定的值，如果是用整个test做测试，求结果，还可以理解，代码中的意思是每次用测试集中的一个batch来求loss和accuracy吗？，可是一个batch可以代表整个test吗？，为什么这里 test_summary_str 里 feed 的是一个固定的test batch呢？
2、
代码：if (i+1) % 500 == 0:
print(’[Train] Step: %d, loss: %4.5f, acc: %4.5f’ % (i+1, loss_val, acc_val))
问题：老师，在这里我想问一个前面的比较基础的知识，在之前所有的代码中，每到500的整数倍时都会输出在train数据上的loss值和accuracy值，我想问的是，在这里输出的loss值和accuracy值，是不是都是对应batch上的loss值和accuracy值呀？，就是它并不是整个训练数据集的loss值和accuracy值，而是通过next_batch取到的batch的数据所计算出来的loss值和accuracy值。
3、 老师test_summary_str 列表中存储的是merged_summary_test的值，也就是Loss和accuracy, 那么取第0个是为了从列表中把元素取出来，我看到老师在别的同学的问题下回复过说是这个列表只有一个元素，取第0个就是把列表中的数据取出来了，那取出来的是什么呢？是这一步在固定test batch上的loss值和accuracy值吗？类似于这个形式吗 [(0.01,0.05)]？