如果tcn网络参数已经固定，剩余样本量不够批次model.predict会出错吗

如果样本数量不够一个batch，model.predict()函数不会出错。它会按照剩余的样本数量进行处理，并返回特征矩阵。

但是，如果批次大小为1，会出现问题。这是因为model.predict()函数默认使用batch_size=32，如果批次大小为1，会抛出一个"ValueError: Cannot feed value of shape (1, ...) for Tensor 'input_1:0', which has shape '(32, ...)"的错误。这种情况下，你需要在调用predict()函数时，显式地将batch_size设置为1。如下所示：

for i in range(0, num_samples, batch_size):
    batch = x_data[i:i + batch_size]
    if i + batch_size > num_samples:
        batch_size = num_samples - i
    if batch_size == 1:  # 处理批次大小为1的情况
        feature_batch = model.predict(batch.reshape(1, *input_shape), batch_size=batch_size)
    else:
        feature_batch = model.predict(batch, batch_size=batch_size)
    features.append(feature_batch)

这里使用了reshape()函数，将单个样本的形状从(10,)变为(1,10)，以适应batch_size=1的情况。