如何在训练期间停止TensorFlow数据集迭代器？

Question

我使用tf.data.Dataset作为我的网络输入。我通常使用如下：

dataset = get_dataset_pipeline(mode='train')
iter = dataset.make_initializable_iterator()
element = iter.get_next()

在训练期间，我设置了dataset.repeat(1)，每次我使用这个dataset，我将执行sess.run(iter.initializer)和{}我的网络，如下所示：

^{pr2}$

问题是，在tf.errors.OutOfRangeError发生之前，我怎样才能提早停止训练？。我的意思是我不仅想跳出列车循环，还想让iter真正地从我的系统内存中被禁用或删除。有人能理解我的观点并给我一些建议吗？多谢~~~