Python TF2对LSTM网络中的步骤号感到困惑

我目前正试图用自己的数据集实现身份验证网络

它“工作”（数据集大小仍然太小，无法进行任何有意义的完整测试），但我对某些事情感到困惑

输入为形状（482、12、128、1）。482个样本量，12个传感器，128为信号长度，1个通道

所以我期望的是：

Epoch 1/10
X/482 [===...

在培训中，或X/批次大小（目前我还没有指定）

但它是X/16。 现在16是LSTM的序列长度（对于一个序列，我在LSTM有16个输入，每个输入128个值）

这是怎么回事？

当您在不指定

batch\u size

参数的情况下调用时，它默认为32

批量大小：整数或无。每次渐变更新的采样数。如果未指定，批次大小将默认为32。如果您的数据是数据集、生成器或keras.utils.Sequence实例的形式，请不要指定批次大小（因为它们生成批次）

如果将样本数分成32个批次，则需要16个批次（15个完整批次，1个部分批次）

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因此需要16个批次才能完成1个历元，这就是为什么您将进度视为

X/16

aaah，这是有意义的。与LSTM中序列长度的相似性让我感到不安，我担心我做了一些错误的事情。非常感谢：）

482/32 = 15.0625