(batch_size//2,)的含义

`(batch_size//2,)`是一个元组，表示一个由一个元素组成的一维张量（一维数组），这个元素的值是`batch_size // 2`，即将`batch_size`除以2并向下取整后得到的整数。

在Python中，元组是由一对圆括号括起来的一组值（可以是任意类型）组成的序列，例如`(1,2,3)`就是一个包含三个整数元素的元组。在这个例子中，由于只有一个元素，因此需要在这个元素后面加上一个逗号，以表示这是一个元组，而不是一个普通的整数。

在深度学习中，常常需要定义张量的形状，这个形状可以通过一个由整数组成的元组来表示。在这个例子中，我们需要生成一个长度为`batch_size // 2`的一维张量，因此使用了`(batch_size // 2,)`这个形状。注意，这里的逗号也很重要，它表示这是一个一维张量，而不是一个标量。

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mnist.train.num_examples / batch_size含义是什么

这个表达式的含义是：将MNIST数据集的训练集数据按照batch_size指定的批次大小进行划分，得到的批次数。其中，mnist.train.num_examples表示MNIST数据集的训练集数据总数，batch_size表示每个批次包含的数据量。

举个例子，如果batch_size=100，那么mnist.train.num_examples / batch_size=550，表示将MNIST数据集的训练集数据分为550个批次，每个批次包含100个样本。这个表达式通常用于指定训练模型时的迭代次数，也就是每个批次都会被遍历一次的训练次数。

iter_per_epoch = max(train_size / batch_size, 1)啥意思

这段代码计算了每个训练周期（epoch）中的迭代次数（iterations）。

iter_per_epoch = max(train_size / batch, 1)

在机器学习中，训练数据通常会被分成一小批一小批进行训练，这些小批数据被称为批次（batches）。`batch_size`表示每个批次中包含的样本数量。

`train_size`表示训练数据集的总样本数量。

通过上述代码，计算得到每个训练周期中需要进行的迭代次数。这个迭代次数可以通过将总样本数量除以批次大小来计算得到。然而，为了确保至少进行一次迭代，使用了`max()`函数将计算结果与1进行比较，取两者中的较大值作为最终的迭代次数。

这个迭代次数的计算可以用于控制训练过程中迭代的次数，确保每个样本都被使用到。具体的含义还取决于其他代码和上下文中的使用方式。