python - 在 google colab 问题中训练 MNIST 数据集:
问题描述
我在专业版的 google colab notebook 中执行 CNN。虽然 x_train 的形状是 (60,000, 28,28)。该模型仅在 1875 行上进行训练。以前有人遇到过这个问题吗?我的模型在本地机器的 jupyter notebook 上运行良好。它在所有 60,000 行上运行
import tensorflow as tf
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train = x_train.astype('float32') / 255.0
y_train = y_train.astype('float32') / 255.0
print("x_train.shape:", x_train.shape)
#Build the model
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Dropout
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28,28)),
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dropout(0.2),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
r = model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_test,y_test), epochs = 10)
Output:
x_train.shape: (60000, 28, 28)
Epoch 1/10
1875/1875 [==============================] - 3s 2ms/step - loss: 2.2912e-06 - accuracy: 0.0987 - val_loss: 7716.5078 - val_accuracy: 0.0980
解决方案
1875是一批批。默认情况下,批次包含 32 个样本。
60000 / 32 = 1875
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