batch，epoch和样本数的关系

Batch、Epoch 和样本数是深度学习中常用的三个概念，它们之间的关系如下：

Batch：批次大小，表示一次训练所选取的样本数目。例如，一个 Batch 大小为 32，就表示每次训练选取 32 个样本进行训练。

Epoch：表示训练集中所有样本都参与了一次训练的过程。例如，如果训练集中有 1000 个样本，Batch 大小为 32，那么每个 Epoch 将会进行 1000/32 = 31.25 次 Batch 训练。

样本数：指训练集中的样本数量。样本数和 Batch、Epoch 之间的关系是：每个 Epoch 的训练次数等于样本数除以 Batch 大小，即 Epochs = 样本数 / Batch。

因此，Batch 大小和 Epochs 可以决定样本量的训练次数，而样本数则是 Batch 大小和 Epochs 的基础。