不，您不能使用use validation_split（文档中有明确的描述），但是您可以创建validation_data，并“手动”创建Dataset。
您可以在同一tensorflow 教程中看到一个示例：

# Prepare the training dataset
train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train))
train_dataset = train_dataset.shuffle(buffer_size=1024).batch(64)

# Prepare the validation dataset
val_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_val, y_val))
val_dataset = val_dataset.batch(64)

model.fit(train_dataset, epochs=3, validation_data=val_dataset)

您可以使用简单的切片从numpy数组（(x_train, y_train)和(x_val, y_val)）创建这两个数据集，如下所示：

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()
x_val = x_train[-10000:]
y_val = y_train[-10000:]
x_train = x_train[:-10000]
y_train = y_train[:-10000]

创建tf.data.Dataset对象还有其他方法，请参阅tf.data.Dataset文档和相关教程/笔记本。