我一直在浏览this教程，直到下面这些行：
batch_size = 32
img_height = 180
img_width = 180
train_ds = tf.keras.utils.image_dataset_from_directory(
data_dir,
validation_split=0.2,
subset="training",
seed=123,
image_size=(img_height, img_width),
batch_size=batch_size)字符串
我知道什么是批处理文件，但我不太明白它在这里是如何使用的，batch_size的值取决于什么。如果数据集中的图像是32 x 32，它将如何改变？
2条答案
按热度按时间hfwmuf9z1#
批量大小是一次加载用于训练模型的样本（图像）的数量。因此，您可以一次加载32个图像并将其馈送到模型中。
yvgpqqbh2#
我认为 batch_size 指定了每次迭代中使用的样本数量。批量大小实际上取决于您的计算能力，即较小的批量更适合较小的数量。img_height和img_width指的是像素数量。如果您有32 x 32的图像，它们将是32和32。（查看您提供的链接中示例中使用的数据集，看起来180x180是最小的图像大小。所有图片的高度和宽度>=180像素）