《Python深度学习实战：基于TensorFlow和Keras的聊天机器人》 —2.1.5　拟合模型

2.1.5　拟合模型

完成了模型的定义和编译，现在需要将模型在一些数据上执行来完成预测。这里你需要指定轮数（Epoch），它指的是训练过程在整个数据集和批量大小上运行的迭代次数，批量大小就是在权重更新之前评估的实例个数。对于现在这个问题，程序将会运行少数的几轮（10），在每一轮中程序会完成50 (= 50000/1000)次迭代，其中批量大小为1000，训练集包含50000个实例（图像）。没有一个硬性的规定说批量大小应该怎么选。但是它不应该特别小，而且又应该要远比训练集的数量小以占用更少的内存。