ичок в Tensorflow и не могу понять, почему заполнитель ввода часто измеряется размером пакетов, используемых для обучения.

В этом примере я нашелВот и в официальном учебнике Mnist это не

from get_mnist_data_tf import read_data_sets
mnist = read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)
import tensorflow as tf
sess = tf.InteractiveSession()
x = tf.placeholder("float", shape=[None, 784])
y_ = tf.placeholder("float", shape=[None, 10])
W = tf.Variable(tf.zeros([784,10]))
b = tf.Variable(tf.zeros([10]))
sess.run(tf.initialize_all_variables())
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x,W) + b)
cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y))
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(cross_entropy)
for i in range(1000):
  batch = mnist.train.next_batch(50)
  train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1]})
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax(y_,1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, "float"))

print(accuracy.eval(feed_dict={x: mnist.test.images,
                               y_: mnist.test.labels}))

Итак, каков наилучший и правильный способ измерения и создания входных данных модели и ее обучения?