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python - LSTM 的批量大小

问题描述

我一直在尝试建立一个 LSTM 模型，但我对 batch_size 有点困惑。我在 Tensorflow 中使用 Keras 模块。

我有50,000 个样本，每个样本有200 个时间步，每个时间步有三个特征。所以我将我的训练数据塑造为(50000, 200, 3).

我用四个 LSTM 层设置了我的模型，每个层有100 个单元。对于第一层，我将输入形状指定为(200, 3). 前三层有return_sequences=True，最后一层没有。然后我做一些softmax分类。

当我打电话model.fit时，batch_size='some_number'Tensorflow/Keras 是否负责为模型提供指定大小的批次？我是否必须提前以某种方式重塑我的数据？如果样本数不能被 整除会'some_number'怎样？

谢谢你的帮助！

标签： pythontensorflowkeraslstm

解决方案

如果您将数据作为numpy数组提供，model.fit()那么是的，Keras 将负责为模型提供您指定的批量大小。如果您的数据集大小不能被批次大小整除，Keras 将使最终批次更小且等于dataset_size mod batch_size.

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