batch_size对keras中model.fit的迭代次数没有影响
。在Keras中，batch_size是指每次训练模型时所使用的样本数量。而model.fit是用于训练模型的函数，它会根据给定的训练数据和参数进行多次迭代训练，直到达到指定的迭代次数或停止条件。
batch_size的设置影响的是每次参数更新的样本数量，而不是迭代次数。较大的batch_size可以加快训练速度，因为每次参数更新所需的计算量较小。然而，较大的batch_size可能会导致模型的收敛速度变慢，因为每次更新的方向可能不够准确。较小的batch_size可以提高模型的收敛速度，但会增加训练时间和计算资源的消耗。
在实际应用中，选择合适的batch_size需要综合考虑模型的复杂度、训练数据的规模和计算资源的限制。通常情况下，较大的batch_size适用于大规模数据集和计算资源充足的情况，而较小的batch_size适用于小规模数据集和计算资源有限的情况。
对于Keras中的model.fit函数，可以通过设置参数来控制迭代次数，例如epochs参数用于指定训练的迭代次数。batch_size和epochs是两个独立的参数，它们分别控制着每次训练的样本数量和总的训练次数。
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我目前正在用tensorflow训练多个线性分类器，我发现了一些奇怪的东西。
如果batch_size很小，我的结果会更好(模型学习得更快)--我正在研究FashionMNIST
epochs = 300
batch_size = 5000
# Create and fit model
model = tf.keras.Sequential()
model.add(Dense(1, activation="linear", input_dim=28*28))
model.add(Dense(10, activation="softmax", input_dim
浏览 7提问于2019-11-27得票数 1
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如果满足某些条件，我会使用回调来停止训练过程。我想知道如何访问由于回调而停止训练的纪元编号。 import numpy as np
import random
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
class stopAtLossValue(tf.keras.callbacks.Callback):
def on_batch_end(self, batch, logs={}):
eps = 0.01
if logs.get(
浏览 58提问于2021-10-06得票数 0
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1回答
我的模型定义如下：
## defining the model
batch_size = 1
def my_model():
input_x = Input(batch_shape=(batch_size, look_back, 4), name='input')
drop = Dropout(0.5)
lstm_1 = LSTM(100, return_sequences=True, batch_input_shape=(batch_size, look_back, 4), name='3dLSTM', stateful=
浏览 0提问于2018-06-08得票数 13
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我正在看的性能和GPU的使用，在培训美国有线电视新闻网的模式与Keras+TensorFlow。类似于，我很难理解Keras model.fit的steps_per_epoch和TensorFlow的Dataset API的.batch()的联合使用:我在输入管道dataset = dataset.batch(batch_size)上设置了一定的批处理大小，然后我使用
fit = model.fit(dataset, epochs=num_epochs, steps_per_epoch=training_set_size//batch_size)
但我看到，实际上每个时代都可以设置任意数量的步
浏览 0提问于2019-02-07得票数 7
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我得到了一个标签数据形状的(2000,2,x)，其中x是100到250之间的每一个2000集，其中2是x和y坐标。据我所知，在下面的代码中拟合我的模型只会匹配坐标的长度。
model.fit(
x=train_data,
y=keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(train_labels, maxlen=250),
epochs=EPOCHS,
batch_size=BATCH_SIZE)
那么，我如何才能把所有这些标签都保持在相同的长度，因为这似乎是必要的，以使用它们来训练模型？
浏览 3提问于2018-03-29得票数 0
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为了不耗尽内存，在Keras中这样做合乎逻辑吗？
for path in ['xaa', 'xab', 'xac', 'xad']:
x_train, y_train = prepare_data(path)
model.fit(x_train, y_train, batch_size=50, epochs=20, shuffle=True)
model.save('model')
浏览 0提问于2018-05-21得票数 4
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以前我认为更小的batch_size会导致更快的训练，但在keras的实践中，我得到了相反的结果，即更大的batch_size使训练更快。 我正在实现一个示例代码，通过增加batch_size的数量，训练变得更快。这与我以前的普遍看法相反( batch_size越小，训练速度越快)，下面是示例代码： # fit model
import time
start = time.time()
history = model.fit(trainX, trainy, validation_data=(testX, testy), epochs=1000,
batch_size= 500 , verbo
浏览 41提问于2019-09-06得票数 1
在《使用Scikit-Learn，Tensorflow和Keras操作ML》一书中，作者解释了如何使用数据API有效地操作、转换和传递数据到模型，他编写了以下函数：
def csv_reader(filepaths, batch_size=32):
dataset = tf.data.Dataset.list_files(filepaths)
dataset = dataset.interleave(lambda filepath:
tf.data.TextLineDataset(filepath).skip(1), cycle_length=5)
datase
浏览 14提问于2020-02-19得票数 0
5回答
我正在尝试使用MNIST数据集来训练一个深度神经网络。
BATCH_SIZE = 100
train_data = train_data.batch(BATCH_SIZE)
validation_data = validation_data.batch(num_validation_samples)
test_data = scaled_test_data.batch(num_test_samples)
validation_inputs, validation_targets = next(iter(validation_data))
input_size = 784
output_si
浏览 5提问于2019-10-29得票数 4
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1回答
不填充Keras中的可变序列长度
、、、、
关于Keras中LSTM的可变序列长度，我有一个问题。我正在将大小为200的批处理和可变长度序列(= x)和序列中的每个对象(=> 200、x、100)的100个特性传递到LSTM中：
LSTM(100, return_sequences=True, stateful=True, input_shape=(None, 100), batch_input_shape=(200, None, 100))
我正在对以下随机创建的矩阵进行模型拟合：
x_train = np.random.random((1000, 50, 100))
x_train_2 = np.random.random((
浏览 3提问于2017-07-02得票数 10
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3回答
我现在开始发现用于deap学习的Keras库，似乎在训练阶段选择了一个百分之一的纪元数，但我不知道这个选择是基于哪个假设。
在Mnist数据集中，选择的纪元数为4：
model.fit(X_train, Y_train,
batch_size=128, nb_epoch=4,
show_accuracy=True, verbose=1,
validation_data=(X_test, Y_test))
有人能告诉我为什么以及如何选择正确的纪元数吗？
浏览 0提问于2017-07-19得票数 6
我在不利地训练resnet-50时遇到了一个奇怪的问题，我不确定这是一个逻辑错误，还是代码/库中的某个bug。我正在对抗性地训练一个从Keras加载的resnet-50，使用来自cleverhans的FastGradientMethod，并期望对抗性准确率至少提高90% (可能是99.x%)。训练算法、训练参数和攻击参数应该在代码中可见。问题是，正如标题中已经指出的那样，在第一个时期训练了39002个训练输入中的3000个之后，准确率停留在5%.(GermanTrafficSignRecognitionBenchmark，)。
当训练没有和对抗损失函数时，精度在3000个样本后不会卡住，但在第
浏览 4提问于2020-04-07得票数 1
在keras文档中，稠密层的输入张量将输入视为：
输入形状
形状的nD张量：(batch_size, ..., input_dim).最常见的情况是带有形状(batch_size, input_dim)的2D输入。
据我所知，输入张量中的批次大小是用于训练或预测的示例数量。
对于batch_size in model.fit，
batch_size:整数或None。每个梯度更新的样本数。如果未指定，batch_size将默认为32。
那么，两个批次大小是否做了相同的事情，减少了输入数据，以防止内存完全填满？
另外，我理解输入形状中的batch_size是可选的，因为如果没有指定
浏览 0提问于2019-07-28得票数 1
我有一个用Keras写的模型。因为我处理的是大文件，所以我使用Keras应用程序接口加载数据并将其提供给tf.data.Dataset fit函数。在调用model.fit()之前，我使用it=ds.make_initializable_iterator()重新初始化dataset，然后将从it.get_next()函数获得的X和y张量传递给model.fit()。问题是，当model.fit()到达数据集的末尾时，它不会继续训练，换句话说，我只能训练一个时期，无论我将什么作为“时期”变量传递给fit函数。当迭代器到达数据集的末尾时，我如何告诉Keras重新初始化迭代器？
浏览 21提问于2020-04-19得票数 0
2回答
我想使用Tensorboard绘制给定时间范围(例如5分钟)内每次迭代的均方误差(y轴)。 但是，我只能绘制每个时期的MSE，并将回调设置为5分钟。然而，这并没有解决我的问题。 我已经尝试在互联网上寻找一些解决方案，如何在做model.fit时设置最大迭代次数而不是纪元，但没有运气。我知道迭代次数是完成一个时期所需的批次数，但由于我想调优batch_size，我更喜欢使用迭代次数。 我的代码目前看起来如下所示： input_size = len(train_dataset.keys())
output_size = 10
hidden_layer_size = 250
n_epochs =
浏览 3提问于2020-07-29得票数 0
回答已采纳
在keras中，对许多单个日期点执行fit()是否与对数据集执行fit()相同？例如，正在做一个单一的 model.fit(train_X,
train_y,
batch_size=1,
epochs=1) 与做某事相同 for i in range(len(train_X)):
model.fit([train_X[i]],
[train_y[i]],
batch_size=1,
epochs=1) 或者它是不同的？
浏览 20提问于2021-02-03得票数 1
回答已采纳
在keras中，model.fit和model.predict都有一个batch_size参数。我的理解是，model.fit中的批处理大小与批处理优化有关，batch_size在model_predict中的物理意义是什么？是否需要与model.fit使用的值相等？
浏览 1提问于2018-03-14得票数 11
回答已采纳
这里有一个使用tensorflow.keras.datasets.imdb数据的代码，将我的数据分割为训练和验证(第45-50行)，所以我的训练数据和训练标签是ndarray (15000，)。在训练我的模型时，我可以看到模型没有在整个数据集中迭代，我的准确率达到了49.8%
我跟踪了这段视频：并输入了相同的程序。这就是我在训练模特时所看到的：
守则：
from tensorflow import keras
import numpy as np
# Loading data
data = keras.datasets.imdb
(train_data, train_labels),
浏览 3提问于2021-03-04得票数 0
我在Google colab中训练神经网络时遇到了一个问题。我的模型没有在完整的训练数据集下进行训练，即使我已经将其上传到驱动器中并提供了正确的路径。下面是我写的代码
import tensorflow as tf
import tensorflow.keras as keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Flatten, Activation, Dropout
from keras.optimizers import Adam
from sklearn.metrics import
浏览 0提问于2020-08-05得票数 0
2回答
当使用批处理梯度下降、随机梯度下降和小批随机梯度下降时，我试图绘制不同的学习结果。
无论我看什么地方，我都读到batch_size=1和普通SGD一样，而batch_size=len(train_data)和批处理梯度下降是一样的。
我知道随机梯度下降是指每次更新只使用一个数据样本，而批处理梯度下降使用整个训练数据集来计算目标函数/更新的梯度。
然而，当使用keras实现batch_size时，情况似乎正好相反。以我的代码为例，我将batch_size设置为training_data的长度
input_size = len(train_dataset.keys())
output_size =
浏览 3提问于2020-07-28得票数 2
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9回答
在Keras中，我们可以将model.fit的输出返回到历史记录，如下所示：
history = model.fit(X_train, y_train,
batch_size=batch_size,
nb_epoch=nb_epoch,
validation_data=(X_test, y_test))
现在，如何将历史对象的历史属性保存到一个文件中以供进一步使用(例如，绘制acc的情节或对时代的损失)？
浏览 18提问于2016-12-09得票数 111
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我使用python2.7.5跟踪，但model.fit(data, labels, epochs=10, batch_size=32)给出了错误消息：
>>> model.fit(data, labels, epochs=10, batch_size=32,validation_data= (val_data, val_labels))
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/software/Te
浏览 0提问于2018-12-13得票数 3
我对keras和python还不熟悉，而且我遇到了一个我似乎无法理解的错误。错误是：
Traceback (most recent call last):
File "/Users/N/PycharmProjects/hw2/hw2_1.py", line 35, in <module>
model.fit(trainingInp, trainingOut, epochs=10, batch_size=1)
File "/Library/Python/2.7/site-packages/keras/models.py", line 893,
浏览 0提问于2017-10-29得票数 3
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我一直在model.fit()上从Keras那里得到MemoryError，而没有额外的解释，无论神经元的数量或批处理大小有多小。有谁知道这个错误指的是什么错误，或者如何修复这个错误吗？
错误：
Using TensorFlow backend.
Traceback (most recent call last):
File "C:/Users/ideapad/Dropbox/TA/preprocessTA/kerass.py", line 32, in <module>
model.fit(np.array(fd.dataTrain), np.arra
浏览 1提问于2018-03-21得票数 1
我正试图预测keras / tensorflow中的所有测试批，然后绘制一个混淆矩阵。当前的BATCH_SIZE是: 32
我的测试数据集是用以下代码从一个大数据集生成的：
test_dataset = big_dataset.skip(train_size).take(test_size)
test_dataset = test_dataset.shuffle(test_size).map(augment).batch(BATCH_SIZE)
在model.compile()和model.fit()之后，我使用以下代码获得预测和正确的标签：
points, labels = list(tes
浏览 3提问于2022-04-25得票数 1
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1回答
关于使用Lenet5网络解释某些优化器在MNIST上的性能，我有几个问题，验证损失/准确性与训练损失/准确性图表准确地告诉了我们什么。因此，所有事情都是在Keras中使用标准的LeNet5网络完成的，运行时间为15个时代，批处理大小为128个。
图有两幅图，分别是列车损失与车辆损失和列车损失与损失。我创建了4个图，因为我运行了两次，一次使用validation_split = 0.1，一次在model.fit参数中使用validation_data = (x_test，y_test)。具体而言，这里显示了不同之处：
train = model.fit(x_train, y_train, epo
浏览 2提问于2020-04-25得票数 3
所以我定义我的数据如下：
x_train = keras.utils.io_utils.HDF5Matrix('dataset.h5', 'x_train')
y_train = keras.utils.io_utils.HDF5Matrix('dataset.h5', 'y_train')
x_test = keras.utils.io_utils.HDF5Matrix('dataset.h5', 'x_test')
y_test = keras.utils.io_utils.HDF5Matrix
浏览 0提问于2018-10-13得票数 3
我正在尝试使用C#将工作的python示例转换为TensorFlow.NET绑定。
我在VS代码中测试的Python代码如下：
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import Activation, Dense
training_data = np.array([[0,0],[0,1],[1,0],[1,1]], "float32")
target_data = np.array([[0],[1],[1],[0]], "float32")
浏览 11提问于2021-04-27得票数 2
2回答
Keras不是为所有行建模
、、、、
全新的Keras，Tensorflow和Google Colab。我正在学习YouTube教程。我有一个有4000行的df，看起来像这样： x y color
0 1.752690 2.846610 0.0
1 0.848488 2.127556 0.0
2 2.294166 0.801233 1.0
3 4.137304 3.082904 1.0
4 2.877251 1.915737 1.0
... ...
浏览 7提问于2021-01-10得票数 0
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我的训练管道中有一个内存泄漏，不知道如何修复它。
我将Tensorflow版本: 1.9.0和Keras (tf)版本: 2.1.6-tf与Python 3.5.2配合使用
这是我的训练管道的样子：
for i in range(num_epochs):
training_data = training_set.make_one_shot_iterator().get_next()
hist = model.fit(training_data[0],[training_data[1],training_data[2],training_data[3]],
浏览 1提问于2018-09-25得票数 1
1回答
我正在keras上做我的第一步，我试图对scikit-learn中的癌症数据集进行二进制分类
# load dataset
from sklearn import datasets
cancer = datasets.load_breast_cancer()
cancer.data
# dataset into pd.dataframe
import pandas as pd
donnee = pd.concat([pd.DataFrame(data = cancer.data, columns = cancer.feature_names),
pd.
浏览 3提问于2017-11-15得票数 1
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2回答
如何使用Keras层而无需建模
、、、、
我想使用Keras ，而不制作模型。每次我看到与Keras相关的示例时，都会看到它们以模型的形式出现，如下所示：
model = Sequential()
model.add(Conv2D(2, kernel_size=(3, 3),activation='relu',
input_shape=input_shape))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
....
model.compile(loss=keras.losses.binary_crossentropy,
浏览 0提问于2018-04-13得票数 2
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1回答
我想用keras训练神经网络。
model.fit(trainX, trainY, batch_size=400, epochs=1000,shuffle=False)
我希望模型训练使用的序列原始数据集顺序，而不是洗牌。
浏览 0提问于2019-04-24得票数 3
2回答
我正在google colab中构建一个tensorflow模型。我对嵌入层的行为感到困惑。它不断地将输入层大小减少到一半。
def build_model(vocab_size, embedding_dim, rnn_units, batch_size):
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim,
batch_input_shape=[batch_size, 100]),
tf.keras.
浏览 1提问于2020-04-08得票数 0
基于这个博客条目，我编写了一个序列来对Keras中的深度学习模型进行排序：
model = Sequential()
model.add(LSTM(hidden_nodes, input_shape=(n_timesteps, n_features)))
model.add(RepeatVector(n_timesteps))
model.add(LSTM(hidden_nodes, return_sequences=True))
model.add(TimeDistributed(Dense(n_features, activation='softmax')))
model.
浏览 0提问于2020-05-17得票数 1
我在Google Colab上和Keras一起做图像分类。我使用tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory()函数()加载图像，该函数返回tf.data.Dataset对象：
train_ds = tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
data_dir,
validation_split=0.2,
subset="training",
seed=1234,
image_size=(img_height, img_width),
浏览 6提问于2020-07-28得票数 1
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3回答
如何绘制角膜实验的学习曲线？
、、、、
我正在使用keras训练RNN，并希望了解验证的准确性如何随数据集大小的变化而变化。Keras在其历史对象中有一个名为val_acc的列表，该列表在每个时代之后都会附加到相应的验证集精度()中。我希望获得运行的历元数的val_acc平均值，并根据各自的数据集大小绘制该值。
问题：如何检索val_acc列表中的元素并执行像numpy.mean(val_acc)这样的操作
编辑：如@runDOSrun所说，获取val_accs的平均值是没有意义的。让我集中精力获得最后的val_acc。
我尝试了@nemo的建议，但没有运气。这是我打印时得到的
model.fit(X_train, y_train
浏览 5提问于2016-06-06得票数 14
我在拟合一个Keras模型时遇到了这个错误，这个模型是用它的函数接口定义的(继承自tf.keras.Model)：
AttributeError: 'Model' object has no attribute '_output_tensor_cache'
我怎么才能修复它呢？下面是重现它的最小代码片段，然后是错误的完整堆栈跟踪。这个错误发生在调用Model.fit()时，甚至在它进入Model.__call__()的实现之前。
我使用的是tensorflow-gpu (1.7.0)。
import tensorflow as tf
import numpy a
浏览 7提问于2018-04-17得票数 5
我正在使用Tensorflow的Dataset函数和TFRecord在Keras中构建一个模型。我成功地使用了Keras的训练模型，但问题在于val_loss。它在Keras的进度条中根本没有显示。
if __name__ == '__main__':
x_train,y_train = input_fn('train_whale_without07.tfrecords')
x_test,y_test = input_fn('test_whale_without07.tfrecords')
img_input
浏览 1提问于2018-12-22得票数 0
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我一直在开发带有keras回调的Tensorflow模型，但是每次我尝试实现早期停止时，我都会得到以下错误：
从tensorflow.keras.callbacks.Earlystopping(patience=2) AttributeError EarlyStopping，ModelCheckpoint -->2 early_stopping =early_stopping AttributeError:模块'tensorflow_core.keras.callbacks‘中没有属性’早停止‘的AttributeError跟踪(最近一次调用)
守则是：
from ker
浏览 2提问于2020-03-31得票数 0
我对这种型号的批次大小感到困惑。我使用sgd，即随机梯度下降作为优化器(请参阅代码)。我知道在sgd中，使用训练集中的一个随机实例来计算每个步骤的梯度。因此，根据它，batch_size应该等于1。现在，在tf.keras.Sequential.fit()文档中，它说：
如果未指定，batch_size将默认为32。
那么，是否必须手动将batch_size设置为1？这是因为默认值32将使其成为最小批处理梯度下降.
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
fashion_mnist = keras.da
浏览 0提问于2019-07-17得票数 1
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我已经成功地实现了一个用于生成音乐的LSTM教程。然而，我正在努力为语言创建一个(我的主要兴趣)。我有一个单词索引，下面是我的数据中的两个例句。
样本预测因子：
[[1],
[1, 6],
[1, 6, 241],
[1, 6, 241, 252],
[1, 6, 241, 252, 11],
[1, 6, 241, 252, 11, 59],
[1, 6, 241, 252, 11, 59, 2],
[1, 6, 241, 252, 11, 59, 2, 62],
[1, 6, 241, 252, 11, 59, 2, 62, 663],
[1, 6, 241, 252,
浏览 0提问于2019-04-27得票数 1
在Keras中使用model.fit()对我的网络进行训练时，model.compile()中的损耗=‘均方_误差’：
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=optimizers.Adam(decay=0.00001), metrics=['accuracy'])
hist=model.fit(X, Y, epochs=200, batch_size=2000, verbose=2, shuffle="batch", validation_data=(Xval,Yval))
我终于
浏览 1提问于2017-05-27得票数 4
我对ML相当陌生，目前我正试图开发一个可以通过从音频文件中提取classify spoken digits (0-9)的模型。
我在一个由15位演讲者和2400个培训示例(每个数字有240个音频示例)组成的数据集上对模型进行了培训。经过3000 epochs后，该模型的精度达到97%。
问题是，当我记录自己的数字wavs时，模型无法正确地分类。为什么会发生这种情况，我能做些什么来解决这个问题呢？这是overfitting的一个例子吗？
Extracting mfcc特性
wave, sr = librosa.load(wav_file, mono=True)
mfcc = libros
浏览 0提问于2018-06-06得票数 0
在执行语句时，
hist = model.fit(X_train, Y_train, batch_size=batch_size, epochs=nb_epoch,
verbose=1, validation_data=(X_test, Y_test))
I'm getting the error,
File "C:\Users\Parag\Anaconda3\envs\keras_theano\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 737, in _standardize_u
浏览 1提问于2019-03-08得票数 2
我想用Tensorflow预测值。在model.fit中，它对数据进行训练和预测。从物理上讲，所有预测数据都应该大于零。但是，在检查model.predict中的值时，我发现一些预测值小于零。因此，我的问题是如何在model.fit或model.fit之前设置一个条件限制。然后，在拟合过程中消除负值。再次感谢。
#(The code is as follows. )
layer_number=36
model = keras.models.Sequential()
model.add(keras.layers.Dense(layer_number, activation='relu&
浏览 1提问于2022-05-18得票数 0
我使用Keras模型训练API，并观察到使用NumPy数组(x_train和y_train)和tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train))训练模型时的差异。下面是一个最低限度的工作示例：
import numpy as np
import tensorflow as tf
tf.keras.utils.set_random_seed(0)
n_examples, n_dims = (100, 10)
raw_dataset = np.random.randn(n_examples, n_dims)
model = tf.ke
浏览 2提问于2022-06-29得票数 2
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我的模型试图预测y= 2x + 5之后的线性回归值。因此，我的训练数据类似于以下内容：
x_train = [0, 1, 2, 3, 4, ...] and y_train = [5, 7, 9, 11, 13, ...]
我的Keras模型如下所示：
`model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(16, activation='relu', input_dim=1),
tf.keras.layers.Dense(1, activation='linear')
])
model.c
浏览 1提问于2019-10-03得票数 0
我收到了来自Keras的这个错误：
ValueError: Error when checking input: expected dense_6_input to have 3 dimensions, but got array with shape (55, 72)
在……上面
model.fit(X.values, Y.values, nb_epoch=1000, batch_size=16,verbose=0)
这是我的代码：
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense,
浏览 1提问于2017-08-15得票数 0
12回答
使用Anaconda Python 2.7 Windows 10。
我正在使用Keras训练语言模型：
print('Build model...')
model = Sequential()
model.add(GRU(512, return_sequences=True, input_shape=(maxlen, len(chars))))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(GRU(512, return_sequences=False))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(len(chars)
浏览 11提问于2016-04-30得票数 72
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