当batch_size不是训练数据大小的倍数时，Keras和Pytorch如何处理最后一批？

Question

在您偶然建议或报告重复之前，我问HOW两个库是否处理了问题[[NO THAT HAPPENS，因为我知道它可以根据剩余数据进行批量处理。而且我知道它可以处理，但我要问的只是HOW。

如果我有100张图像作为训练数据，而batch_size=15，最后一批将有10张图像训练。我的问题是，当Input()层已经知道数据以PyTorch的(Batch_size,channel,width,height)形状和Keras的(batch_size,width,height,channels)形状使用Tensorflow作为后端时。

如果最后一批的大小为10，那么模型是否应该抛出错误，因为如果我们有(10,1,28,28)像素灰度图像，它将代替(15,1,28,28)成为(28,28)？

幕后发生了什么？

Answer 1

例如，如果您查看doc，您会看到批处理大小是可选的。那是因为批量大小在任何迭代中都被视为一个变量