3d batch_size

根据引用[1]中的总结，确定batch_size的方法是根据数据集的大小和样本数目来确定。如果样本类别数目较少且模型没有BN层，则可以将batch_size设置得较小一点。如果样本类别数目较多且模型没有BN层，则可以将batch_size设置得较大一点，以保证一个batch里面各个类别都能取到样本。当数据集很小的时候，可以采用Full Batch Learning，即每次使用所有的训练集进行训练，此时batch_size的大小可以设置为8的倍数。对于有BN层的模型且数据集较大且类别较多的情况，可以尽量将batch_size设置得越大越好。

根据引用[2]中的代码，输出y的shape为[None, n_steps, output_size]，即[1,1000,1]。这表示batch_size为1，n_steps为1000，output_size为1。

根据引用[3]中的例子，假设RNN Inputs包含6个x，但被分成了两个独立的batch，所以batch_size为2。每个batch里面包含3个x，所以time_steps为3。因此，可以通过batch_size * time_steps来确认batch的维度，即2 * 3 = 6。

综上所述，根据不同的情况和需求，可以确定3D batch_size的大小。

相关问题

self.plchdr_lf = tf.placeholder('float32', [batch_size, base_size[0], base_size[1], n_num ** 2], name='t_lf_extra_input') self.plchdr_target3d = tf.placeholder('float32', [batch_size, img_size[0], img_size[1], n_slices], name='t_target3d')

这是一个 TensorFlow 的代码片段，其中包含两个 placeholder，分别是 plchdr_lf 和 plchdr_target3d，用于输入训练数据。其中 plchdr_lf 是一个四维的 float32 类型的 placeholder，其 shape 为 [batch_size, base_size[0], base_size[1], n_num ** 2]，而 plchdr_target3d 是一个四维的 float32 类型的 placeholder，其 shape 为 [batch_size, img_size[0], img_size[1], n_slices]。这些 placeholder 可以在训练模型时用于输入训练数据。

X_train = torch.randn((batch_size, input_size, 100))

好的，您的问题是关于 PyTorch 中的 X_train 变量的定义。这是一个 3D 张量，它的形状是 (batch_size, input_size, 100)。其中，batch_size 表示每个 batch 中的样本数量，input_size 表示每个样本的输入大小，而 100 是每个输入特征的维度。这个 X_train 变量通常被用作神经网络的输入，用于训练模型。