📚 在开始深入探索Keras的奇妙世界之前，我们有必要先掌握一些基础概念和预备知识。郑老师曾说过：“学海无涯，唯笃行能至。”因此，今天我们将一起回顾这些基础知识，并且重点关注如何在Keras中进行batch测试。🚀
💡 首先，我们需要了解什么是batch？Batch是指在一次训练迭代中使用的样本数量。通过将数据分成多个batch，我们可以更有效地利用内存，并加速模型的训练过程。🎯
🛠️ 接下来，让我们来看看如何在Keras中实现batch测试。使用`model.fit()`函数时，可以通过设置`batch_size`参数来指定每个batch的大小。例如，如果我们希望每次迭代处理64个样本，可以这样写：`model.fit(X_train, y_train, batch_size=64, epochs=10)`。🌈
🔍 除此之外，我们还可以通过`model.predict()`函数来进行预测，同时也可以指定batch大小以优化性能。例如：`predictions = model.predict(X_test, batch_size=64)`。🎈
🌐 总之，理解并熟练掌握batch的概念及其在Keras中的应用，是成为一名高效机器学习工程师的重要一步。希望今天的分享能够帮助你更好地理解和应用Keras！👋
Keras MachineLearning Python DataScience