TensorFlow中Keras模型fit方法默认batch size是否为32？

你的这段代码确实会使用默认的32作为batch size。

在TensorFlow Keras的model.fit()方法中，当未显式指定batch_size参数时，会自动采用默认值32。你提供的代码里model.fit(x_train, y_train, epochs=5)没有设置该参数，因此训练过程会以32为批次大小来处理训练数据集。

如果需要调整批次大小，只需在fit()方法中添加batch_size参数即可，例如：

model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=64)

你的原代码如下：

import tensorflow as tf
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dropout(0.2),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者tobi