tensorflow Retain.py了解生产线批量大小

我正在学习Tensorflow InceptionV3教程：

我遇到了以下情况：

默认情况下，此脚本将运行4000个培训步骤。每一步从训练集中随机选择十幅图像，从缓存中找到它们的瓶颈，并将它们输入到最后一层以获得预测。然后将这些预测与实际标签进行比较，以通过反向传播过程更新最终层的权重

“随机十张图片”是否意味着

批量大小=10

？同时，在源代码中我发现：

parser.add_argument(
    '--train_batch_size',
    type=int,
    default=100,
    help='How many images to train on at a time.'
)

这是否意味着我对这一段的解释不正确？如果是的话，

train\u batch\u size

是什么意思，它与十张随机图像有什么不同？或者这仅仅意味着教程页面与实际代码已过时

---

源代码：

原来是打字错误。这10个随机图像实际上应该是100个随机图像，对应于

批量大小

解决该问题的请求：