我是 tensorflow 新手，我现在对batch_size的含义有点困惑。众所周知，batch_size的含义是每个batch的样本数量，但根据ptb_word_lm中的代码，似乎不是:
读者.py:
data_len = tf.size(raw_data) #the number of words in dataset
batch_len = data_len // batch_size
batch_len 是什么意思？批处理数？
ptb_word_lm.py:
self.epoch_size = ((len(data) // batch_size) - 1) // num_steps
epoch_size 是什么意思？每批处理的序列数？
但是如果batch_size表示批处理的数量，那么一切就有意义了。我是不是误会了什么？
最佳答案
这里有一些不同的概念:LSTM 的纪元、步骤、批量和展开步骤。
在最高级别，您训练具有多个时期的网络。在每个 epoch 中，您将逐步浏览并使用所有训练数据(通常以随机顺序)；在每个步骤中，您都会训练一批样本。
我认为 LSTM 带来的困惑在于:每一步，您都会训练一系列批处理，而不是单个批处理。序列的长度是展开步骤的数量 (num_steps)。
关于python - ptb_word_lm中batch_size的含义(tensorflow的LSTM模型)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/41338553/