LSTM批量

Question

我一直试图建立一个LSTM模型，但我对batch_size有点困惑。我在使用Tensorflow中的Keras模块。

我有50,000个示例，每个示例有200个时间步骤，每个时间步骤有三个特性。所以我把我的训练数据塑造成(50000, 200, 3)。

我用四层建立了我的模型，每个层都有100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，然后我做了一些softmax分类。

当我用model.fit调用batch_size='some_number'时，Tensorflow/Keras会用指定大小的批处理来输入模型吗？我是否必须预先重塑我的数据？如果样本数不能被'some_number'均匀整除，会发生什么？

谢谢你的帮忙!

Answer 1

如果您将数据作为numpy数组提供给model.fit()，那么是的，Keras将负责按照您指定的批处理大小向模型提供数据。如果您的数据集大小不能被批处理大小所整除，那么Keras的最终批处理将更小，并且等于dataset_size mod batch_size。