它们只是设置相同内容的不同方式，还是它们实际上有不同的含义？这与网络配置有关系吗？

在简单的例子中，我观察不到以下两种情况之间的任何区别：

model = Sequential()model.add(LSTM(1, batch_input_shape=(None,5,1), return_sequences=True))model.add(LSTM(1, return_sequences=False))

和

model = Sequential()model.add(LSTM(1, input_shape=(5,1), return_sequences=True))model.add(LSTM(1, return_sequences=False))

然而，当我将批次大小设置为12 batch_input_shape=(12,5,1) 并在拟合模型时使用 batch_size=10，我得到了一个错误。

ValueError: Cannot feed value of shape (10, 5, 1) for Tensor ‘lstm_96_input:0’, which has shape ‘(12, 5, 1)’

这个错误显然是有道理的。然而，我看不出在模型级别上限制批次大小有什么意义。

我是不是错过了什么？

回答：

它们只是设置相同内容的不同方式，还是它们实际上有不同的含义？这与网络配置有关系吗？

是的，它们实际上是等价的，你的实验也证实了这一点，另见这个讨论。

然而，我看不出在模型级别上限制批次大小有什么意义。

有时需要限制批次大小，我想到的一个例子是有状态的LSTM，在这种情况下，一个批次中的最后一个单元状态会被记住并用于后续批次的初始化。这确保了客户端不会向网络输入不同的批次大小。示例代码如下：

# 预期的输入批次形状: (batch_size, timesteps, data_dim)# 请注意，由于网络是有状态的，我们必须提供完整的batch_input_shape。# 批次k中索引为i的样本是批次k-1中索引为i的样本的后续。model = Sequential()model.add(LSTM(32, return_sequences=True, stateful=True,               batch_input_shape=(batch_size, timesteps, data_dim)))