用一個實際例子和簡單代碼來清晰解釋 batch、epoch 和 iteration 的關系：

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假設場景

• 你有一個數據集：1000 張貓狗圖片

• 你設置 batch_size = 100（每次處理 100 張圖片）

• 你計劃訓練 5 個 epoch

概念關系圖解

1個Epoch = 完整遍歷整個數據集1次│├── Iteration 1: 處理第1-100張圖片 (batch 1)├── Iteration 2: 處理第101-200張圖片 (batch 2)├── ...└── Iteration 10: 處理第901-1000張圖片 (batch 10)

具體計算

• 總樣本數：1000 張圖片

• Batch size：100（每次處理的圖片數）

• Iterations per epoch = 總樣本數 / batch_size = 1000 / 100 = 10 次

• Total iterations = Iterations per epoch × Epochs = 10 × 5 = 50 次

代碼示例說明

import torch
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset

# 創建模擬數據集：1000張圖片（用1000個數字代替）
data = torch.arange(0, 1000)? # [0, 1, 2, ..., 999]
dataset = TensorDataset(data)

# 創建數據加載器：設置batch_size=100
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=100, shuffle=True)

# 訓練5個epoch
for epoch in range(5):
??? print(f"\n=== 開始第 {epoch+1} 個epoch ===")
?? ?
??? # 每個epoch內遍歷所有batch
??? for batch_idx, batch_data in enumerate(dataloader):
??????? # 獲取當前batch的數據
??????? images = batch_data[0]? # 當前batch的100張"圖片"
?????? ?
??????? # 這里應該是你的訓練代碼：
??????? # 1. 正向傳播
??????? # 2. 計算損失
??????? # 3. 反向傳播
??????? # 4. 更新權重
?????? ?
??????? # 打印當前iteration信息
??????? print(f"Epoch {epoch+1} | Iteration {batch_idx+1} | 處理圖片: {images[0].item()}到{images[-1].item()}")

print("\n訓練完成！")
print(f"總Iteration次數: {5 * len(dataloader)} 次")

import torch
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset# 創建模擬數據集：1000張圖片（用1000個數字代替）
data = torch.arange(0, 1000)  # [0, 1, 2, ..., 999]
dataset = TensorDataset(data)# 創建數據加載器：設置batch_size=100
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=100, shuffle=True)# 訓練5個epoch
for epoch in range(5):print(f"\n=== 開始第 {epoch+1} 個epoch ===")# 每個epoch內遍歷所有batchfor batch_idx, batch_data in enumerate(dataloader):# 獲取當前batch的數據images = batch_data[0]  # 當前batch的100張"圖片"# 這里應該是你的訓練代碼：# 1. 正向傳播# 2. 計算損失# 3. 反向傳播# 4. 更新權重# 打印當前iteration信息print(f"Epoch {epoch+1} | Iteration {batch_idx+1} | 處理圖片: {images[0].item()}到{images[-1].item()}")print("\n訓練完成！")
print(f"總Iteration次數: {5 * len(dataloader)} 次")

輸出示例

=== 開始第 1 個epoch ===
Epoch 1 | Iteration 1 | 處理圖片: 12到980
Epoch 1 | Iteration 2 | 處理圖片: 88到799
...
Epoch 1 | Iteration 10 | 處理圖片: 36到995=== 開始第 2 個epoch ===
Epoch 2 | Iteration 1 | 處理圖片: 44到932
...
(共5個epoch，每個epoch 10個iteration)訓練完成！
總Iteration次數: 50 次

關鍵概念解析

1. Batch（批）：

   • 每次實際輸入模型的數據子集

   • 代碼中的 images = batch_data[0] 獲取的就是一個batch

   • 大小由 batch_size=100 決定

2. Iteration（迭代）：

   • 完成一個batch訓練所需的步驟

   • 每個iteration包含：

     • 從dataloader取出一個batch數據

     • 執行正向傳播 → 計算損失 → 反向傳播 → 更新權重

   • 代碼中 for batch_idx, ... 循環的每次執行就是一個iteration

3. Epoch（輪次）：

   • 完整遍歷整個數據集一次

   • 每個epoch包含多個iteration：

     • 1000樣本 ÷ 100 batch_size = 10 iterations/epoch

   • 外層循環 for epoch in range(5) 控制epoch數量

為什么需要batch？

1. 內存限制：無法一次性加載所有數據（如100萬張圖片）

2. 訓練效率：小批量數據更適合GPU并行計算

3. 梯度穩定性：批量梯度下降比單個樣本更穩定

4. 正則化效果：小批量帶來輕微噪聲，有助于防止過擬合

實際訓練中的選擇

Batch Size	迭代次數	內存占用	訓練穩定性
小 (8-32)	多	低	較低
中 (64-256)	中等	中等	較好
大 (512+)	少	高	高

初學者建議從 batch_size=64 開始嘗試，這是常用基準值。你之前提到的8也是合理的，尤其當使用大模型或顯存有限時。