python - TensorFlow 仅在提供的训练数据的 1/32 上运行

Question

我已经使用张量流实现了一个神经网络，它似乎只在 1/32 数据点上运行。然后我尝试按照简单的示例来查看是否是我：

https://pythonprogramming.net/introduction-deep-learning-python-tensorflow-keras/

即使使用相同（复制和粘贴）的代码，我仍然得到 1/32 正在处理的训练数据，例如

Epoch 3/3
1875/1875 [==============================] - 2s 961us/step - loss: 0.0733 - accuracy: 0.9773

而不是示例给出的以下内容：

Epoch 3/3
60000/60000 [==============================] - 5s 89us/step - loss: 0.0715 - acc: 0.9779

fit注意：调用测试数据时也会出现同样的问题

这让我相信我在本地有一些错误的全局配置。

有谁知道这个配置是什么以及如何解决它？

标签： pythontensorflowkeras

Answer 1

这是一个常见的误解，Keras 已经更新，它现在在进度栏中显示批次，而不是样本。这是完全一致的，因为您说提供的数据的 1/32，而 32 是 keras 中的默认批量大小。