Pourquoi la prédiction a-t-elle besoin d'une taille de lot dans Keras?
Dans Keras, pour prédire la classe d'un datatest, la predict_classes() est utilisée.
Par exemple:
classes = model.predict_classes(X_test, batch_size=32)
Ma question est, je connais l'utilisation de batch_size en formation, mais pourquoi a-t-il besoin d'un batch_size pour la prédiction? Comment ça marche?
Keras peut prédire plusieurs valeurs en même temps, comme si vous entrez un vecteur de 100 éléments, Keras peut calculer une prédiction pour chaque élément, donnant 100 sorties. Ce calcul peut également être effectué par lots, définis par le batch_size.
C'est juste au cas où vous ne pouvez pas insérer toutes les données dans le CPU/GPU RAM en même temps et un traitement par lots est nécessaire.