1、当import大数据时，记住设置batchSize="-1"。2、最好将mysql所有涉及编码的地方都设置为UTF8。3、将solrconfig.xml中的autoCommit打开，默认未必是打开的。4、多表联合的时候注意列名的覆盖问题，比如主表有一个外键user字段是users表的主键，若想引用users表中的name，则不可再使用user。5、在solr...
1. PyTorch中的张量 torch.Tensor类的常用成员: size() 返回张量大小 dim() 返回张量维度 numel() 返回张量中元素个数 >>> import torch >>> tmp = torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]]) >>> tmp tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) >>> tmp.reshape(3,2) tensor([[1, 2], [3, 4...
batch_size，批处理量，即每次向卷积网络传入的样本量。每次传进去的样本量越大，学习的特征肯定越多，...
a=torch.randn([1,2048,1345])bn=torch.nn.BatchNorm1d(2048)b=bn(a)print(b[0,0])# tensor(...
batch_size:一次训练所选取的样本数; batch_size的大小影响内存的使用情况,同时也影响模型的优化程度和速度。 batch_size设置合适时的优点: 1.并行化提高了内存的利用率,提高了训练速度 2.使得单个epoch的训练次数变少了,如果要达到相同的精度,需要增加epoch迭代次数 ...
使用end2end的方法训练py-faster-rcnn, 把 TRAIN.IMS_PER_BATCH 设置为 2的时候会出错,显示data和label的batch size不一致。如下: 在源码lib/rpn/anchor_target_layer.py中可以看到,anchor_target_layer的top[0] 的batch size被写死为1了, 这应该就是为什么会出现data 和 label 的batch size不一致错误的原因...
在转换onnx模型时,进行量化时,如果batch_size设置为大于1,会报错 E ValueError: Cannot reshape a tensor with 1732800 elements to shape [1,8664] (8664 elements) for 'Reshape_989_7/Reshape_989_7' (op: 'Reshape') with input shapes: [200,19,19,24], [2] and with input tensors computed as...
muudaopened this issueMay 21, 2024· 1 comment muudacommentedMay 21, 2024 Zheng-BichengaddedUtils(ONNX)Utils(Paddle)labelsMay 22, 2024 Zheng-Bichengself-assigned thisMay 22, 2024 Zheng-Bichengclosed this ascompletedMay 27, 2024
设置configs/lora.yaml per_device_train_batch_size: 1报错:tc-test-glm-worker-0: │ 491 │ │ │ ) │ [0/1801] tc-test-glm-worker-0: │ ❱ 492 │ │ torch.autograd.backward( │ tc-test-glm-worker-0: │ 493 │ │ │ self, gradient, retain_graph, create_graph, inputs=input...
是的，将batch size设置为128在许多情况下是一个相对较大的值。Batch size是指在训练神经网络时，每次传入模型进行训练的样本数量。较大的batch size可以带来几个优点：1. 加速训练：较大的batch size可以充分利用计算资源，例如GPU的并行计算能力，提高训练速度。2. 稳定训练：大batch size可以减少样本...