TensorFlow实现随机训练和批量训练的方法

TensorFlow更新模型变量。它能一次操作一个数据点，也可以一次操作大量数据。一个训练例子上的操作可能导致比较“古怪”的学习过程，但使用大批量的训练会造成计算成本昂贵。到底选用哪种训练类型对机器学习算法的收敛非常关键。 为了TensorFlow计算变量梯度来让反向传播工作，我们必须度量一个或者多个样本的损失。 随机训练会一次随机抽样训练数据和目标数据对完成训练。另外一个可选项是，一次大批量训练取平均损失来进行梯度计算，批量训练大小可以一次上扩到整个数据集。这里将显示如何扩展前面的回归算法的例子——使用随机训练和批量训练。 批量训练和随机训练的不同之处在于它们的优化器方法和收敛。