在这样的运行会话之间有什么区别（在Tensorflow中）：
sess.run(train_op, feed_dict={X: trainingDataX,Y: trainingDataY})
并且像这样：
for (x, y) in zip(trainingDataX, trainingDataY):
sess.run(train_op, feed_dict={X: x, Y: y})
编辑： 当然我明白拉链一个接一个...... 但是从结果的角度来看有什么不同？ zip在很多例子中使用 - 但它明显更慢......是否有任何理由使用它？
答案 0 :(得分：0)
在第一种情况下，您是以批处理模式提供数据，而在第二种情况下，您是逐个提供数据。
答案 1 :(得分：0)
这意味着如果你在两个例子中使用相同的学习率，那么当使用zip时，每个样本将获得更大的重要性（也是异常值......）