TRAIN_SIZE = 1000 # 训练数据大小 VALIDATE_SZIE = 200 # 验证数据大小 TEST_SIZE = 2000 # 测试数据大小 def get_result(t): # 根据数据创建结果。数据和>=1,结果=1;否则=0 return [[1] if (m[0] + m[1]) >= 1 else [0] for m in t] SOURCE = random.rand(TRAIN_SIZE, 2) # 训练...
1. 定义动态BatchSize的数据读取器 为了实现这个操作,我们首先定义一下支持动态BatchSize的数据读取器。我们重新定义一个参数controller,来表示对batch_size和input_length的整合。显存的占用大致符合 类似batch_size * input_length * input_length的增长规律,因此我们就定义 controller=batch_size∗input_length2control...
test_iter TRAIN_ batch_size TEST_ batch_size test_iter * TEST_batch_size>=测试集图片数量 test_iter: 100 100 2 2 TRAIN_batch_size: 100 500 100 500 TEST_batch_size: 100 100 500 500 注意看运行时间,LOSS和准确率变化 (1) test_iter:100 TRAIN_batch_size:100 TEST_ ...
首先调整test_iter,TRAIN_batch_size,TEST_batch_size的值,使得GPU Load的值在97%,98%左右。 从0.1递减:base_lr: 0.1...: 0.01: 合适,loss会递减,准确率递增 (1) base_lr: 0.1 (2) base_lr: 0.05 (3) base_lr: 0.01 动手深度学习一期
通过设置不同batch_size算出不同batch_size对应的训练集精度、训练集损失和验证集的精度和损失,通过数据可视化将精度和损失展示出来,比较出不同batch_size对他们的影响 基础参数配置: 训练周期:50 学习率:0.2 优化器:SGD batch_size:32 64 128 256 步骤: 设...
1. 较大的batch与较小的batch有相似的训练误差train loss,但test泛化效果更差 2. batch size越大:训练损失减少的越慢;最小验证损失越高;每个epoch训练所需的时间越少;收敛到最小验证损失所需的 epoch 越多 3.…
test_loader=DataLoader(dataset=test_ds,batch_size=batch_size,) # (5) 网络的输入、输出以及测试网络的性能(不经过任何训练的网络) net=MyNet().to(device) optimizer=torch.optim.SGD(net.parameters(),lr=0.2) loss_fn=torch.nn.CrossEntropyLoss() ...
而不是根据当前batch里的数据计算出来的，所以batchsize的值在测试时对BN层是完全没有作用的。在测试时...
(1) 不考虑bn的情况下,batch size的大小决定了深度学习训练过程中的完成每个epoch所需的时间和每次迭代(iteration)之间梯度的平滑程度。(感谢评论区的韩飞同学提醒,batchsize只能说影响完成每个epoch所需要的时间,决定也算不上吧。根本原因还是CPU,GPU算力...
第一个问题: 同样是因为验证集和测试集可能会很大,当然,在不大的时候其实可以一起跑,但实际生产环境中一般测试集和验证集也很大 第二个问题: 不一定要一致,这里可以把batch_size的shape size设为None,那么模型处理的就不是固定的batch size了。 1 回复 相似...