假设我有 103 个训练示例。我想要一个大小为 16 的小批量。这意味着将有 6 个大小为 16 的小批量和一个大小为 7 的小批量。

在张量流中，需要指定输入的形状：

x = tf.placeholder(tf.int32, shape=[batch_size], name='x')

这当然导致了以下错误：

Cannot feed value of shape (7,) for Tensor 'x_10:0', which has shape '(16,)'

那么，我该如何处理 7 号的 mini-batch 呢？我应该找到相应的小批量大小，这将创建相等的小批量吗？如果是这样，我该如何遵循创建两个幂的小批量的建议？或者我应该忽略最后一个小批量？