Google Colab Tensorflow 模型未使用 epoch 中的所有样本

Question

我的训练数据有 10680 个样本，我设置了这样的拟合：

model.fit(X, y, batch_size=32, epochs=5, verbose=1, validation_split=0.1)

这意味着它应该使用 90% 来训练（9612 个样本），另外 10% 来检查，对吗？

但是当我尝试运行时，显示的时期是：

Epoch 1/5
301/301 [==============================] - 25s 85ms/step - loss: nan - accuracy: 0.4999 - val_loss: nan - val_accuracy: 0

它仅使用 301 个样本来拟合。

我做错了什么或没有看到这里？

我知道这是不对的，因为它只工作了一次（9612 个样本）。

这是型号：

keras.utils.normalize(X)

model = Sequential()

model.add(Conv2D(128, (3,3), input_shape = X.shape[1:]))
model.add(Activation("relu"))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))

model.add(Conv2D(128, (3,3)))
model.add(Activation("relu"))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))

model.add(Flatten()) # Converts 3D feature maps to 1D feature vectors

model.add(Dense(128, kernel_regularizer= tf.keras.regularizers.l2(5e-5)))
model.add(Activation("relu"))

model.add(Dense(1, kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(5e-5)))
model.add(Activation("sigmoid"))

sgd = tf.keras.optimizers.SGD(lr=0.001, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)

model.compile(loss="binary_crossentropy",
              optimizer=sgd,
              metrics=['accuracy'])

model.summary()

Answer 1

我认为那里的301是批次数，所以既然你有9612条数据，设置batch_size=32，那么批次数应该是9612 / 32 = 300.375 -> 301

Google Colab Tensorflow 模型未使用 epoch 中的所有样本

Google Colab Tensorflow model not using all samples in epochs

machine-learning

epoch

tensorflow

google-colaboratory