我正在尝试使用TensorFlow的估计器。在文档中，使用以下代码来训练和评估网络。

# Fitnn.fit(x=training_set.data, y=training_set.target, steps=5000)# Score accuracyev = nn.evaluate(x=test_set.data, y=test_set.target, steps=1)loss_score = ev["loss"]print("Loss: %s" % loss_score)

整个训练集都被传入，但是我们设置了steps=5000。这是否意味着只考虑了集合中的前5000个样本？

在这种情况下，batch_size参数是什么意思，它是如何与steps交互的？

谢谢！

回答：

batch_size是指一次处理的样本数量。TensorFlow会将这些样本一次性通过前向传递（并行处理），然后在同一组上进行反向传播。这是一个迭代，或称步骤。

steps参数告诉TensorFlow运行5000次这样的迭代来训练模型。

一个epoch是指训练集中每个样本都被处理一次。例如，如果你有一百万个样本，批次大小为200，那么你需要5000个步骤来完成一个周期：200 * 5000 = 1000000

这是否清楚了这些术语的含义？