我正在构建一个普通的DQN模型来玩OpenAI gym的Cartpole游戏。

然而，在训练步骤中，当我将状态作为输入并将目标Q值作为标签时，如果我使用model.fit(x=states, y=target_q)，它运作良好，智能体最终能够很好地玩这个游戏，但如果我使用model.train_on_batch(x=states, y=target_q)，损失不会减少，模型的表现不会比随机策略好多少。

我想知道fit和train_on_batch之间的区别是什么？据我所知，fit会在后台调用批次大小为32的train_on_batch，这应该没有区别，因为将批次大小指定为我实际输入的数据大小也没有区别。

如果需要更多上下文信息来回答这个问题，这里是完整的代码：https://github.com/ultronify/cartpole-tf

回答：

model.fit将训练1个或多个epoch。这意味着它将训练多个批次。正如其名，model.train_on_batch仅训练一个批次。

举个具体的例子，假设你正在用10张图片训练一个模型。假设你的批次大小是2。model.fit将训练所有的10张图片，因此它将更新梯度5次。（你可以指定多个epoch，所以它会迭代你的数据集。）model.train_on_batch将执行一次梯度更新，因为你只给模型一个批次。如果你的批次大小是2，你会给model.train_on_batch两张图片。

如果我们假设model.fit在后台调用model.train_on_batch（虽然我认为它不会），那么model.train_on_batch会被多次调用，可能在一个循环中。这里是解释的伪代码。

def fit(x, y, batch_size, epochs=1):
    for epoch in range(epochs):
        for batch_x, batch_y in batch(x, y, batch_size):
            model.train_on_batch(batch_x, batch_y)