1打個比方吧，比如田徑跑步。#精簡版sgd
2def
sgd(self, training_data, epochs, mini_batch_size, eta,):
3 n =len(training_data)4#
進行epochs次主迴圈來計算weights和biases
5for j in
xrange(epochs):6#
每個主迴圈走一遍所有訓練資料，並shuffle一下提供好的隨機性
7random.shuffle(training_data)8#
對於每個計算隨機梯度的具體事件，設定乙個mini_batch，用這mini_batch_size個樣本來計算隨機梯度
9 mini_batches =[
10 training_data[k:k+mini_batch_size]
11for k in
xrange(0, n, mini_batch_size)]12#
計算隨機梯度，更新weights和biases，eta是學習率
13for mini_batch in
mini_batches:
14 self.update_mini_batch(mini_batch, eta)
一次只能8個人一起跑，這就是模型的批數量，也就是說batch number 為8
然後開始跑步，也就是說進行模型的前向傳播，
然後跑步到終點，一次迭代完成，這整個的一次過程稱為模型的一次迭代。
那麼剩下的田徑選手怎麼辦，繼續從頭開始跑，也就是說開始下一次的迭代。
所有的選手都跑完之後，也就是說資料集中的資料在模型中都訓練完了，這就是一次epoch。
epoch與epoch之間是獨立的，一次接一次的迭代，乙個epoch接乙個epoch。
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