我在代码中通过以下方式指定了批次大小为500：

model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_test, y_test), nb_epoch=100, batch_size=500, verbose=1)

当我运行代码时，第一个批次大小是500，但之后的批次大小变成了5000及更大，这是为什么呢？

我认为批次大小变大的原因是因为模型似乎是从第500行跳到了第6000行，中间有5500行。

Epoch 100/100  500/31016 [..............................] - ETA: 0s - loss: 0.1659 - acc: 0.7900 6000/31016 [====>.........................] - ETA: 0s - loss: 0.1679 - acc: 0.786511500/31016 [==========>...................] - ETA: 0s - loss: 0.1688 - acc: 0.785017000/31016 [===============>..............] - ETA: 0s - loss: 0.1692 - acc: 0.784223000/31016 [=====================>........] - ETA: 0s - loss: 0.1694 - acc: 0.783929000/31016 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.1693 - acc: 0.784131016/31016 [==============================] - 0s - loss: 0.1693 - acc: 0.7841 - val_loss: nan - val_acc: 0.6799

回答：

这真是一个有趣的问题。负责显示进度条的代码部分是一个名为progbar的工具，它的定义在这里。它接受一个参数，即最小的可视进度更新间隔，默认设置为0.01秒。这个默认值也在fit计算过程中用于打印进度条，这可能是导致这种奇怪行为的原因。