Deep learning Keras中的BatchSize是如何工作的？带状态时间序列的LSTM
我正在使用Keras上的LSTM（有状态）处理时间序列问题 我有40000个样品，批量大小为64，回首时间为7天。所以我的张量形状是（64，7，6），6是特征数 我的问题是当我说批量大小=64；如何在Keras LSTM中选择样本。是前64个样本后接下64个样本，还是将样本分成625个窗口（40000/64），然后从每个窗口发送相应的64个样本 这一点很重要，因为我正在使用状态LSTM处理时间序列问题，因为预测取决于前几天Deep learning Keras中的BatchSize是如何工作的？带状态时间序列的LSTM,deep-learning,keras,lstm,Deep Learning,Keras,Lstm,我正在使用Keras上的LSTM（有状态）处理时间序列问题 我有40000个样品，批量大小为64，回首时间为7天。所以我的张量形状是（64，7，6），6是特征数 我的问题是当我说批量大小=64；如何在Keras LSTM中选择样本。是前64个样本后接下64个样本，还是将样本分成625个窗口（40000/64），然后从每个窗口发送相应的64个样本 这一点很重要，因为我正在使用状态LSTM处理时间序列问题，因为预测取决于前几天