改编喀拉拉邦模型

Question

在的model.fit中keras，有一个shuffle参数，

shuffle: Boolean (whether to shuffle the training data before each epoch) or str (for 'batch'). 'batch' is a special option for dealing with the limitations of HDF5 data; it shuffles in batch-sized chunks. Has no effect when steps_per_epoch is not  None.

假设训练集是一个包含50000元素的列表，那么整个列表将在每个时期之前被随机排列？如果批处理大小为250，则仅归入每个批处理中的元素？什么是正确的理解？

Answer 1

它会打乱你的整个数据集（x，y和sample_weight一起）第一，然后作出批次根据batch_size您传递给说法fit。