tensorflow retrain.py 理解 train_batch_size

Question

我正在学习 Tensorflow InceptionV3 教程：https://www.tensorflow.org/tutorials/image_retraining#bottlenecks

我遇到以下段落：

默认情况下，此脚本将运行 4,000 个训练步骤。每一步从训练集中随机选择十张图像，从缓存中找到它们的瓶颈，并将它们输入最后一层以获得预测。然后将这些预测与实际标签进行比较，以通过反向传播过程更新最终层的权重。

“随机十张图片”是指train_batch_size=10吗？同时在源代码中我发现了这个：

parser.add_argument(
    '--train_batch_size',
    type=int,
    default=100,
    help='How many images to train on at a time.'
)

这是否意味着我对段落的解释不正确？如果是这样，train_batch_size 是什么意思，它与十张随机图像有何不同？还是仅仅意味着教程页面与实际代码已过时？

源代码：https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/examples/image_retraining/retrain.py

Answer 1

原来这是一个错字。 10张随机图片其实应该是100张随机图片，对应train_batch_size。

解决问题的拉取请求： https://github.com/tensorflow/tensorflow/pull/17638