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...
文本的预处理在形成Batch时会先进行Padding操作以统一长度,因此每一个BatchSize下的显存占用是不同的,大多数情况下显存是被浪费的。这里引入了一个新的参数生成动态BatchSize。 - 飞桨AI Studio
有关 batch size 的设置范围，其实不必那么拘谨。我们知道，batch size 决定了深度学习训练过程中，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。batch size 越大，训练速度则越快，内存占用更大，但收敛变慢。又有一些理论说，GPU 对 2 的幂次的 batch 可以发挥更好性能，因此设置成 16...
Ross Wightman 曾提到,他也不认为选择batch size为 2 的幂会产生明显的差异,但选择 8 的倍数对于某些矩阵维度可能很重要。 此外Wightman 指出,在使用 TPU 时batch size至关重要,不过作者表示他无法轻松地访问到 TPU,所以也就没做基准测试。 Rémi Coulom-Kayufu 曾经做过一个实验表明,2 次方的batch size实际上...
Batch Size=int ((n×(1<<14)×SM)/(H×W×C))。 其中,n 是整数,SM 是 GPU 内核的数量(例如,V100 为 80,RTX 2080 Ti 为 68)。 4 『结论』 根据本文中共享的基准测试结果,我不认为选择批大小作为 2 的幂或 8 的倍数在实践中会产生明显的...
今天发现一个问题,在验证模型准确度时,当把batch size设置为1时,准确度要低于batch isze设置为6。 首先怀疑是bn层的影响,但是用的pytorch,调用model.eval()已经固定使用训练好的参数(mean、std),所以排除。 …
来自 Google Brain 一篇文章定义了"噪声"的表达式,其与 learning rate,batch size 和训练集大小有关。初步的实验显示对于某个任务-模型的组合,似乎存在一个最优的"噪声",固定这个"噪声"值和其他变量后训练集大小和 batch size,learning rate 和 batch size 均呈线性关系。
Batch Size=int ((n×(1<<14)×SM)/(H×W×C))。 其中,n 是整数,SM 是 GPU 内核的数量(例如,V100 为 80,RTX 2080 Ti 为 68)。 结论 根据本文中共享的基准测试结果,我不认为选择批大小作为 2 的幂或 8 的倍数在实践中会产生明显的差异。
一般我只尝试batch_size=64或者batch_size=1两种情况。 Batch Size 的影响,目前可以实验证实的是:batch size 设置得较小训练出来的模型相对大 batch size 训练出的模型泛化能力更强,在测试集上的表现更好,而太大的 batch size 往往不太 Work,而且泛化能力较差。但是背后是什么原因造成的,目前还未有定论,持不同...
Batch Size=int ((n×(1<<14)×SM)/(H×W×C))。 其中,n 是整数,SM 是 GPU 内核的数量(例如,V100 为 80,RTX 2080 Ti 为 68)。 结论 根据本文中共享的基准测试结果,我不认为选择批大小作为 2 的幂或 8 的倍数在实践中会产生明显的差异。