pytorch epoch, batch, iteration
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了pytorch epoch, batch, iteration相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
参考技术A 训练整个数据集的次数。
当一个 完整的 数据集通过了神经网络一次并且返回了一次，这个过程称为一次epoch。（也就是说，所有训练样本在神经网络中都进行了一次正向传播 和一次反向传播 ）
然而，当一个Epoch的样本（也就是所有的训练样本）数量可能太过庞大（对于计算机而言），就需要把它分成多个小块，也就是就是分成多个Batch 来进行训练。
将整个训练样本分成若干个Batch。
每批样本的大小。
训练一个Batch就是一次Iteration（这个概念跟程序语言中的迭代器相似）。
mnist 数据集有60000张图片作为训练数据，10000张图片作为测试数据。假设现在选择 Batch_Size = 100对模型进行训练。迭代30000次。
参考： https://www.jianshu.com/p/22c50ded4cf7
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