对训练、测试数据划分batch是避免内存、显存溢出的最有效的方法！
核心含义：原来训练单位是epoch，即一次性放入所有训练集到内存中，让模型对所有训练数据（比如10000张256 x 256 x 3图片）进行“同时并行”计算！当数据集很多时非常容易内存、显存溢出。而对每个epoch又划分不同的批次，就使得每次送入的是一个batch的所有图片（比如32张256 x 256 x 3图片）让模型进行“同时并行”计算 —— 所有batch训练完毕，才是一个epoch训练完毕！
关键理解：不管是按epoch还是batch，送入模型中的数据都是被“同时并行”计算的！而不是一批数据送入后，模型先看一张图，训练修改一下参数，然后模型用新的参数再看下一张图，依次完成所有送入图片的训练。—— 即：训练同一批次数据的模型，是完全一样的，因为是并行同时完成的！—— 损失函数也是所有送入数据计算得到的损失的和！
注意：划分batch时，batch_size不能太小（一般8以上就可以了），因此一张一张送首先执行速度会变慢，二是让模型多图一起看可以方便进行对比学习（因为loss是求和的）！
对训练、测试数据划分batch是避免内存、显存溢出的最有效的方法！ 核心含义：原来训练单位是epoch，即一次性放...
tf.train.batch([example, label], batch_size=batch_size, c...
删除batch_size参数： model.fit(dataset_train, batch_size=batch...
调整batch_size往往对最终结果的好坏有比较大的影响。
假设有： 1000个样本， batch_size为10， 则iteration就是100，batch_size *...
减小batch_size
a = [batch_size,height,width,c]将batch_size张图片拼接成一张图像 先将行（...
前言 我们在训练网络的时候经常会设置 batch_size，这个 batch_size 究竟是做什么用的，一万张图...
TF2.0获得训练集、测试集的所有文件地址和对应的标签，下面是完整的一条龙操作，简单快捷好理解，获得的结果可直接作...
0 Intro tf2.0 提供了eager execution, intuitive higher-level ...
本文标题：TF2.0：对batch_size的理解
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