На этом шаге мы введем понятие пакета.
В общем случае первая ось (с индексом 0, потому что нумерация начинается с 0) во всех тензорах, с которыми вам придется столкнуться в глубоком обучении, будет осью образцов (иногда ее называют измерением образцов). В примере MNIST образцы - это изображения цифр.
Кроме того, модели глубокого обучения не обрабатывают весь набор данных целиком; они разбивают его на небольшие пакеты. Вот один пакет из примера с изображениями цифр MNIST, имеющий размер 128:
batch = train_images[:128]
А вот следующий пакет:
batch = train_images[128:256]
А вот n-й пакет:
batch = train_images[128 * n:128 * (n + 1)]
При рассмотрении таких пакетных тензоров первую ось (с индексом 0) называют осью пакетов или измерением пакетов. Данная терминология часто будет встречаться при работе с Keras и другими библиотеками глубокого обучения.
На следующем шаге мы рассмотрим практические примеры тензоров с данными.
