未解之谜。 torch只要把batch size设为16,就会很慢,一次迭代要1.4秒。可是如果bs设为15或者17,那一次迭代只需要0.35秒。cuda占用都是99%,将近跑满的状态。显存都只用了一半。worker num是4。 甚至把batch size…
在使用Pytorch进行模型训练时，将batch size设置为16会导致一次迭代时间延长至1.4秒，这与设置为15或17时，迭代时间仅为0.35秒形成鲜明对比。GPU的CUDA占用率接近100%，达到满载状态，而显存使用率仅有一半。使用四个worker，性能却未得到预期提升。更令人困惑的是，即使将batch size调整为8，迭代时间也...
针对你提出的错误 "expected input batch_size (16) to match target batch_size (64)",这通常意味着在模型训练过程中,输入数据和目标数据的批量大小不匹配。以下是一些解决这个问题的步骤: 理解错误信息: 错误信息表明模型期望的输入批量大小为16,但实际的目标批量大小为64。这通常发生在数据加载和模型训练阶段,...
对比发现，BS较大时，效果相对较好，loss曲线更“瘦”且下降较快，但消耗的时间和显存相应增多。考虑到时间和机器性能的平衡，软件默认值为4，推荐取值为2的n次方，如4,8,16,32,64,128，其中4,8,16最为常用。通过实践对比和根据硬件设备调整Batch-Size大小，找到合适的值，避免内存溢出（OOM）。实...
4090真捏妈带劲啊 batch_size调到16都能跑的飞起 û收藏 转发 评论 ñ赞 评论 o p 同时转发到我的微博 按热度 按时间 正在加载,请稍候... 微关系 他的关注(273) 宜家家居IKEA FantasticColor-饭饭 中国有戏 Suiceland_ 他的粉丝(22) 困鼠了s Dickiesjames ...
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、32、64、128 …时,往往要比设置为其他倍数时表现更优。 后者是否是一种玄学?似乎很少有人验证过。最近,威斯康星大学麦迪逊分校助理教授,著名机器学习博主 Sebastian Raschka 对此进行了一番认真的讨论。
8）GPU对2的幂次的batch可以发挥更佳的性能，因此设置成16、32、64、128…时往往要比设置为整10、整...
所以在常见的setting（～100 epochs），batch size一般不会低于16。如果你要选更小的batch size，你需要...
2.增大处理速度加快 3.达到相同精度epoch增多 最优Batch_size：GPU显存最大，8的倍数，或尝试不同值观察loss下降 实际使用经验：大Batch_size收敛快，精度稳定但不高；小Batch_size收敛慢，精度高但学习率需降低 一般尝试Batch_size=64或1 总结：新手结合样本大小，尝试Batch_size为8，16，32，64等 ...
你好,本地复现下你的问题,因为32 batch时候常量折叠产生的const节点需要分配的内存大小比16 batch大,使得整网需要的总内存大小超过了device的内存限制,分析看该网络32 batch不支持。 王涛 成员 4年前 你好,再补充下,一般网络内存会随着batchsize的增加而增大,物理内存是一定的,所以batch size增大到一定程度,肯定是...