batch、iteration、batchsize、epoch_一千个样本,20个batch

假设有一个包含200个样本（数据行）的数据集。Batchsize = 5，Epoch = 1,000 。
1、这意味着数据集将分为40个Batch（=训练完整个样本需要40个Iteration），每个Batch（Iteration）有5个样本。每批五个样品后，模型权重将更新。这也意味着一个epoch将涉及40个Batch或40个模型更新。
2、如果有1000个Epoch，模型将暴露或传递整个数据集1,000次。在整个培训过程中，总共有40,000Batch

参考资料

（1）iteration：表示1次迭代，每次迭代更新1次网络结构的参数，1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次；
（2）batch_size：批大小，即1次迭代所使用的样本量。在深度学习中，一般采用SGD训练，即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练；
（3）epoch：1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次。

在深度学习领域中，常用随机梯度下降算法（Stochastic Gradient Descent, SGD）训练深层结构，它有一个好处就是并不需要遍历全部的样本，当数据量非常大时十分有效。此时，可根据实际问题来定义epoch。举个栗子，定义10000次迭代为1个epoch，若每次迭代的batch_size设为256，那么1个epoch相当于过了2560000个训练样本。再举个栗子，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。
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