【实验总结】关于tensorflow batch，None，-1的总结
1.batch,iterations,epochs
1.1 batch
深度学习的优化算法，说白了就是梯度下降。每次的参数更新有两种方式。
第一种，遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新梯度。这种方法每更新一次参数都要把数据集里的所有样本都看一遍，计算量开销大，计算速度慢，不支持在线学习，这称为Batch gradient descent，批梯度下降。
另一种，每看一个数据就算一下损失函数，然后求梯度更新参数，这个称为随机梯度下降，stochastic gradient descent。这个方法速度比较快，但是收敛性能不太好，可能在最优点附近晃来晃去，hit不到最优点。两次参数的更新也有可能互相抵消掉，造成目标函数震荡的比较剧烈。
为了克服两种方法的缺点，现在一般采用的是一种折中手段，mini-batch gradient decent，小批的梯度下降，这种方法把数据分为若干个批，按批来更新参数，这样，一个批中的一组数据共同决定了本次梯度的方向，下降起来就不容易跑偏，减少了随机性。另一方面因为批的样本数与整个数据集相比小了很多，计算量也不是很大。
基本上现在的梯度下降都是基于mini-batch的，所以深度学习框架的函数中经常会出现batch_size，就是指这个
1.2 iterations
iterations（迭代）：每一次迭代都是一次权重更新，每一次权重更新需要batch_size个数据进行Forward运算得到损失函数，再BP算法更新参数。1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次。
1.3 epochs
epochs被定义为向前和向后传播中所有批次的单次训练迭代。这意味着1个周期是整个输入数据的单次向前和向后传递。简单说，epochs指的就是训练过程中数据将被“轮”多少次，就这样。
举个例子
训练集有1000个样本，batchsize=10，那么：
训练完整个样本集需要：
100次iteration，1次epoch。
具体的计算公式为：
one epoch = numbers of iterations = N = 训练样本的数量/batch_size
2 -1是的使用
2.1 [-1]、[:-1]、[::-1]、[n::-1]
import numpy as np
a=np.random.rand(5)
print(a)
[ 0.64061262 0.8451399 0.965673 0.89256687 0.48518743]
print(a[-1]) ###取最后一个元素
[0.48518743]
print(a[:-1]) ### 除了最后一个取全部
[ 0.64061262 0.8451399 0.965673 0.89256687]
print(a[::-1]) ### 取从后向前（相反）的元素
[ 0.48518743 0.89256687 0.965673 0.8451399 0.64061262]
print(a[2::-1]) ### 取从下标为2的元素翻转读取
[ 0.965673 0.8451399 0.64061262]2.2 reshape 中的-1
tf.reshape(tensor, shape, name=None)
函数的作用是将tensor变换为参数shape的形式。
其中shape为一个列表形式，特殊的一点是列表中可以存在-1。-1代表的含义是不用我们自己指定这一维的大小，函数会自动计算，但列表中只能存在一个-1。（当然如果存在多个-1，就是一个存在多解的方程了）,可参见官网reshape的说明
-1 的应用:-1 表示不知道该填什么数字合适的情况下，可以选择，由python通过a和其他的值3推测出来，比如，这里的a 是二维的数组，数组中共有6个元素，当使用reshape()时，6/3=2，所以形成的是3行2列的二维数组，可以看出，利用reshape进行数组形状的转换时，一定要满足（x,y）中x×y=数组的个数。
>>>a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
>>>np.reshape(a,(3,-1))
array([[1, 2],
[3, 4],
[5, 6]])
>>> np.reshape(a,(1,-1))
array([[1, 2, 3, 4, 5, 6]])
>>> np.reshape(a,(6,-1))
array([[1],
[2],
[3],
[4],
[5],
[6]])
>>> np.reshape(a,(-1,1))
array([[1],
[2],
[3],
[4],
[5],
[6]])3 tensorflow中的None
在设置tensor的shape时，可以通过None告诉tensorflow，在这个维度上可以接受任意长度的数据，意即，可以是1个，2个，…，N个。
但是，应该只在一个维度上使用None，通常用在第一个维度上，一般的用来表示batch的大小，如果是None，即表示接受任意大小的batch_size。比如在RNN生成文本的例子中，我们通过训练得到了一个模型，那么在预测时需要重构模型，将输入的shape修改为(None,65)，就可以使用任意长度的输入字符串来开始预测流程了
在keras中，数据是以张量的形式表示的，张量的形状称之为shape，表示从最外层向量逐步到达最底层向量的降维解包过程。
比如，一个一阶的张量[1,2,3]的shape是(3,); 一个二阶的张量[[1,2,3],[4,5,6]]的shape是(2,3); 一个三阶的张量[[[1],[2],[3]],[[4],[5],[6]]]的shape是(2,3,1)。
input_shape就是指输入张量的shape。例如，input_dim=784，说明输入是一个784维的向量，这相当于一个一阶的张量，它的shape就是(784,)。因此，input_shape=(784,)。
input_dim = input_shape(input_dim,)
input_dim, input_length = input_shape(input_length, input_dim)
3.1 shape为0的情形
sess = tf_reset()
a = tf.placeholder(tf.float32, shape=(),name="a_placeholder")
b = tf.placeholder(tf.float32, shape=(),name="b_placeholder")
c = a + b
print(sess.run(c, feed_dict={a:1.,b:2.}))
-> 3.03.2 一维张量的情形
sess = tf_reset()
a = tf.placeholder(tf.float32, shape=(1),name="a_placeholder")
b = tf.placeholder(tf.float32, shape=(1),name="b_placeholder")
c = a + b
print(sess.run(c, feed_dict={a:[1.],b:[2.]}))
[4. 6.]使用None接收任意长度的一维向量
sess = tf_reset()
a = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None),name="a_placeholder")
b = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None),name="b_placeholder")
c = a + b
print(sess.run(c, feed_dict={a:[1., 2., 3.],b:[4., 5., 6.]}))
[5. 7. 9.]3.3 多维向量中的None
sess = tf_reset()
a = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None,2),name="a_placeholder")
b = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None,2),name="b_placeholder")
c = a + b
print(sess.run(c, feed_dict={a:[[1., 2.],[3., 4.]],b:[[5., 6.],[7., 8.]]}))[[ 6. 8.]
[10. 12.]]
参考文献：
[1] 深度学习中的 Batch_Size：https://blog.csdn.net/qq_29828623/article/details/78076850
[2] tensorflow中的None
[3] keras理解