batch=4， 指定 batchsize 大小

指定batch size大小意味着将数据集分成大小相等的块(batch)，以便在模型上进行训练。 在这种情况下，batch size为4，这意味着将数据集分成大小为4的块，然后将每个块用于单个训练步骤。例如，如果数据集包含12个样本，则需要3个步骤才能完成1个epochs的训练。

以下是如何在Python中使用batch size为4的Keras框架完成训练的示例代码：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 生成数据集，其中X为输入，Y为输出
X = np.random.random((12, 4))
Y = np.random.randint(2, size=(12, 1))

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(8, input_dim=4, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 拟合模型
model.fit(X, Y, epochs=10, batch_size=4)

在上面的代码中，我们使用了Keras框架，其中我们创建了一个包含两个密集层的模型，并使用了binary_crossentropy损失和adam优化器。模型使用X和Y训练数据，使用10个epochs和batch_size为4训练模型。