Что означают шаги в методе поезда tf.estimator.Estimator?

Я совсем запутался со значением эпох и шагов. Я тоже читал вопрос В чем разница между шагами и эпохами в TensorFlow?, но не уверен в ответе. Рассмотрим эту часть кода:

EVAL_EVERY_N_STEPS = 100
MAX_STEPS = 10000

nn = tf.estimator.Estimator(
        model_fn=model_fn,
        model_dir=args.model_path,
        params = {"learning_rate": 0.001},
        config=tf.estimator.RunConfig())

for _ in range(MAX_STEPS // EVAL_EVERY_N_STEPS):
        print(_)

        nn.train(input_fn=train_input_fn,
                 hooks=[train_qinit_hook, step_cnt_hook],
                 steps=EVAL_EVERY_N_STEPS)

        if args.run_validation:
            results_val = nn.evaluate(input_fn=val_input_fn,
                                      hooks=[val_qinit_hook, 
                                      val_summary_hook],
                                      steps=EVAL_STEPS)

            print('Step = {}; val loss = {:.5f};'.format(
                results_val['global_step'],
                results_val['loss']))
end

Кроме того, количество обучающих выборок равно 400. Я считаю MAX_STEPS//EVAL_EVERY_N_STEPS равными эпохам (или итерациям). Действительно, количество эпох равно 100. Что означают шаги в nn.train?