batch_size是stochastic gradient descend （SGD）做引數最佳化時需要設定的變數 如果你使用SGD做引數最佳化的話理論上都支援batch_size

一般在深度學習中資料量較大 大家喜歡用SGD做引數最佳化 因為比較快 所以在深度模型中都會有batch_size需要設定

Python中的numpy的資料結構就是這樣的[h,w,c]，如果你用caffe的話預設[n,c,w,h]，這裡n是batch_size，剩下就是通道，寬，高。當然你可以用permute把通道改到最後，也就是[n,w,h,c]。所以呢，為什麼這麼存呢，因為設計者不一樣 。你也可以自己造個輪子，把Python圖片改成[c,h,w]完全ok。

以上

pythonsize：針對標籤物件元素，比如數html頁面有多少個段落元素，那麼此時的$("p").size()==$("p").length。如下圖具體程式碼：length：計算一個字串的長度或者計算一個數組元素的個數，那麼此時只能用length而不能用size()。如下圖具體程式碼：