iters_num = 10000 # 适当设定循环的次数 train_size = x_train.shape[0] batch_size = 100 learning_rate = 0.1 啥意思

这段代码定义了一些变量，用于控制神经网络的训练过程。

iters_num = 10000  # 适当设定循环的次数
train_size = x_train.shape[0]
batch_size = 100
learning_rate = 0.1

- `iters_num`表示训练循环的总次数。在这个例子中，循环将重复进行10000次。

- `train_size`表示训练数据集的样本数量。这个值通常通过查看训练数据集的形状（`x_train.shape[0]`）来获取。

- `batch_size`表示每个训练批次中包含的样本数量。在这个例子中，每个批次将包含100个样本。

- `learning_rate`表示训练过程中使用的学习率。学习率决定了每次更新模型参数时的步长大小。在这个例子中，学习率被设置为0.1。

这些变量的具体取值可以根据问题的需求和实际情况进行调整。其中，`iters_num`和`learning_rate`通常需要进行调参来优化训练过程和模型性能。