LSTM

Question

我一直在尝试建立LSTM模型，但对batch_size有点困惑。我在Tensorflow中使用Keras模块。

我有 50,000个样本，每个样本具有 200个时间步长，每个时间步长都有三个功能。因此，我将训练数据的形状定为(50000, 200, 3)。

我用四个LSTM层设置了模型，每个层有 100个单位。对于第一层，我将输入形状指定为(200, 3)。前三层有return_sequences=True，后三层没有。然后，我进行一些softmax分类。

当我用model.fit呼叫batch_size='some_number'时，Tensorflow / Keras是否负责以指定大小的批次进料模型？我是否必须提前以某种方式重塑数据？如果样本数量不能被'some_number'整除，会发生什么？

感谢您的帮助！

Answer 1

如果您将数据作为numpy数组提供给model.fit()，则可以，Keras将负责以您指定的批次大小提供模型。如果您的数据集大小不能被批次大小整除，则Keras的最终批次将更小，等于dataset_size mod batch_size。