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请教:TF入门鸢尾花中的batch_size怎么确定

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TF入门教程中的premade_estimators.py程序中定义的train和test的batch_size都是100,但是数据集中train是120个样本,测试集只有30个。这个不太好理解。
parser.add_argument('--batch_size', default=100, type=int, help='batch size')

classifier.train(
        input_fn=lambda:iris_data.train_input_fn(train_x, train_y,
                                                 args.batch_size),
        steps=args.train_steps)

eval_result = classifier.evaluate(
        input_fn=lambda:iris_data.eval_input_fn(test_x, test_y,
                                                args.batch_size))
predictions = classifier.predict(
        input_fn=lambda:iris_data.eval_input_fn(predict_x,
                                                labels=None,
                                                batch_size=args.batch_size))

train 时batch_size 用100还可以理解,evaluate 和predict 数据分别只有30和2也用100的batch size 不太理解。

麻烦达人帮忙解释下。

谢谢!


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精彩评论1

winter  TF荚荚  发表于 2018-5-29 00:06:24 | 显示全部楼层
batch size超过样本数量后,均表示一次性计算所有样本,值本身没有太大的意义
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