batch_idx作用 batch_idx * len(data) 这里的batch_idx 就是数组分组之后的组号,len(data)就是每组的数据量,这个式子表示的就是总共已经训练的数据总数 做显示,根据这个已经训练好的得到百分占比,损失函数计算 https://www.cnblogs.com/lishikai/p/12366561.html平均准确度和平均损失的计算...
batch_idx作用 待办batch_idx * len(data) 这里的batch_idx 就是数组分组之后的组号,len(data)就是每组的数据量,这个式子表示的就是总共已经训练的数据总数
1、iteration(batch_idx) 2、batch_size 3、epoch 1、iteration(batch_idx) 均表示进行了一次迭代,每次迭代完成以后更新模型参数 2、batch_size 表示每次迭代使用多少样本。 比如说有6400张图片,设定batch_size=64,则每次迭代只使用64张图片 3、epoch 表示一波,将所...
对于一些同学来说Batch Size只是一个可以随便调节以适应不同显存环境的参数,事实真是如此吗。本文将结合一些理论知识,通过大量实验,探讨Batch Size的大小对训练模型及模型性能的影响,希望对大家有所帮助。 在本文中,我们试图更好地理解批量大小对训练神经网络的影...
本文从多个视角讨论了 “Batch Size 与学习率之间的 Scaling Law” 这一经典炼丹问题。 随着算力的飞速进步,有越多越多的场景希望能够实现“算力换时间”,即通过堆砌算力来缩短模型训练时间。 理想情况下,我们希望投入倍的算力,那么达到同样效果的时间...
()total_loss=0compution_time=0e_sp=time.time()forbatch_idx,(data,target)inenumerate(train_loader):ifuse_cuda:data=data.cuda()target=target.cuda()b_sp=time.time()output=model(data)loss=F.nll_loss(output,target)optimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step()compution_time+=time.time...
array(z[:maxlen] + [0]*(maxlen-len(z[:maxlen]))), 5) #从节省内存的角度,通过生成器的方式来训练 def data_generator(data, targets, batch_size): idx = np.arange(len(data)) np.random.shuffle(idx) batches = [idx[range(batch_size*i, min(len(data), batch_size*(i+1)))] for ...
batch_idx是使用enumerate迭代时自动添加的索引,在此处代表当前迭代的是第几个batch,每次迭代的数据为batch_size个样本。 如图是打印出来每次迭代的batch_idx和每批数据的size。每次迭代的数据大小为[32,3,288,144]32为batch_size,[3,288,144]为图片数据。
而从队列中取数据时，假设当前要取的batch是第rcvd_idx个batch。如果该变量和取出来的send_idx是一致的...
box.score = confidences[idx]; box.classes = (int)class_ids[index]; pred_box.push_back(box); } std::vector<Bbox> out = rescale_box(pred_box, disImage.cols, disImage.rows); cv::Mat img = renderBoundingBox(disImage, out);