Python 培训期间未加载所有培训样本

我只是从NLP开始。我从tensorflow_数据集中加载了“imdb_评论”数据集

有25000个测试样本，但当我运行时，我只训练782个样本。我没有使用批处理大小，正如您所看到的，我只是一次加载了整个数据集

其他超参数包括：

vocab_size = 10000
input_length = 120
embedding_dims = 16

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有人能告诉我我做错了什么吗？

默认情况下，tf.keras.model的fit方法将批次大小设置为32。

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当32*782=25024时，它可能只是删除了最后一批图像。

我从courcera的“Tensorflow in practice”中学到了这一点，对他们来说，它一次运行了所有25000个图像。它正在运行所有25000个图像，但它是成批运行的。您可以将batch_size设置为1，您将看到它运行25000（ish）批1个样本。将batch_size设置为2，它将运行12500批2个样本，以此类推。这将运行782批32个样本。