Python “a”是什么；批次；在Keras model.fit（）中，当训练数据为图像时

假设我有一组用于训练的图像数据，20个输入图像和20个输出图像，图像大小为512*512。首先我将训练数据准备为“train_image_input”（大小20*512*512）和“train_image_output”（大小20*512*512），然后在Keras中运行下面的代码

model.fit(train_image_input, train_image_output,epochs=3,batch_size=5)

我想确认当数据是图像时“批次”的定义，在上面的示例中，“批次大小=5”是否意味着

每次训练5张图像（数据大小5*512*512）

单个图像（数据大小5*512）中的5列是否一次进行训练

我读过这篇文章： 当数据是图像时，下面的描述使我对样本/批次的定义感到困惑

什么是样本？ 样本是一行数据。 它包含输入到算法中，以及用于与预测进行比较和计算误差的输出。 训练数据集由多行数据组成，例如多个样本。样本也可以称为实例、观察、输入向量或特征向量。 现在我们知道了什么是样本，让我们定义一个批。 什么是批次？ 批次大小是一个超参数，用于定义在更新内部模型参数之前要处理的样本数

进一步，如果我设置“BoCHZYSIZE＝30”，这是图像数量较大的，在代码执行过程中没有错误，所以我可以考虑第二个（数据大小5×512）是否正确？< /P>

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谢谢。

批量大小定义了将通过网络传播的样本数量

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例如，假设您有1050个训练样本，并且希望将批处理大小设置为100。该算法从训练数据集中提取前100个样本（从第1个到第100个），并训练网络。接下来，它采集第二个100个样本（从第101个到第200个），并再次训练网络。在通过网络传播所有样本之前，我们可以继续执行此过程。最后一组样本可能会出现问题。在我们的示例中，我们使用了1050，如果没有余数，它不能被100整除。最简单的解决方案就是获取最后50个样本并训练网络。

批量大小定义了将通过网络传播的样本数量

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例如，假设您有1050个训练样本，并且希望将批处理大小设置为100。该算法从训练数据集中提取前100个样本（从第1个到第100个），并训练网络。接下来，它采集第二个100个样本（从第101个到第200个），并再次训练网络。在通过网络传播所有样本之前，我们可以继续执行此过程。最后一组样本可能会出现问题。在我们的示例中，我们使用了1050，如果没有余数，它不能被100整除。最简单的解决方案就是获取最后50个样本并训练网络。

在您的情况下，批处理大小是每次训练5个图像（数据大小5*512*512），因此每个历元有4个步骤，每个历元消耗20个图像。在一步（5张图像）训练后，更新权重和偏差，然后在第二步中，再拍摄5张图像进行训练，并再次更新权重和偏差。这个过程一直持续到它消耗了培训中的所有数据。谢谢，顺便问一下，如果我设置“batch_size=30”，你知道状态是什么吗？我期待一个错误显示“批处理大小大于样本大小”，但实际上在代码执行期间没有错误。如果

批处理大小大于样本大小，则不应出现任何错误。考虑这样的情况：<代码> BasChyStase为5，样本大小为22。使用
batch_size
5进行四个训练步骤后，剩下2个样本。我们是否抛出这两个样本，这两个样本可能有很好的信息，并有助于模型的建立。实际上我们不会扔。我们将使用2个样本再运行一个步骤的培训。出于某种原因，如果您想抛出，有一个
batch\u input\u shape
可以修复
batch\u大小
。希望有帮助。在您的情况下，批处理大小为
5个图像（数据大小为5*512*512）一次被带入训练
，因此每个历元有4个步骤，每个历元消耗20个图像。在一步（5张图像）训练后，更新权重和偏差，然后在第二步中，再拍摄5张图像进行训练，并再次更新权重和偏差。这个过程一直持续到它消耗了培训中的所有数据。谢谢，顺便问一下，如果我设置“batch_size=30”，你知道状态是什么吗？我期待一个错误显示“批处理大小大于样本大小”，但实际上在代码执行期间没有错误。如果
批处理大小大于样本大小，则不应出现任何错误。考虑这样的情况：<代码> BasChyStase为5，样本大小为22。使用
batch_size
5进行四个训练步骤后，剩下2个样本。我们是否抛出这两个样本，这两个样本可能有很好的信息，并有助于模型的建立。实际上我们不会扔。我们将使用2个样本再运行一个步骤的培训。出于某种原因，如果您想抛出，有一个
batch\u input\u shape
可以修复
batch\u大小
。希望能有帮助。