当Batch-Size = 32时,占用了10G显存。 当Batch-Size = 64时,基本打满了,14.8G,接近16G,不能在增加了。
按照李沐的建议:batchsize 一般最大可以设置为10*类别数。 当然,如果采用batch size 为1, 则会得到更好的效果。 多GPU 训练代码实现(数据并行) 简介实现 #!/usr/bin/env python# coding: utf-8# In[1]:###简洁实现importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l# In[5]:classResidual(nn.Module):...
不能跑。在batchsize中设置12，才可以让cpu进行跑的，而128是属于超了，所以是不能跑的。batchsize是表示单次传递给程序用以训练的数据(样本)个数。
batchsize太大或者太小都不好。所以,我们需要设置一个合适的batchsize值,在训练速度和内存容量之间寻找到最佳的平衡点。 epoch和学习率策略 为了减少保存模型所占用内存的时间,我们可以选择每100次迭代(或者其他)保存一次模型。更小的学习率通常只需要更少的epoch。因此,可以通过修改学习率和训练epoch的策略来达到相同...
一、更改BatchSize 更改batchsize大小是大家都知道的且最常用的方式。更大的batchsize大小通常可以提高 GPU 利用率,因为在处理更多数据时,GPU 可以更好地执行并行计算。 train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True) 1. 二、数据预处理 ...
看起来和cpu_num没有什么关系，提示的错误是feed的数据size不一致。你看下官方的mnist是怎么配置的吧 ...
batch_size = min(batch_size, len(dataset)) nw = min([os.cpu_count(), batch_size if batch_size > 1 else 0, 8]) # number of workers nw的值为什么要设置个最小值(8)?如果bach_size=16,nw=8了 xiaozhangyaclosed this ascompletedNov 8, 2020...
。可能2: 读取数据(IO)慢。试试数据放到固态硬盘上。
。可能2: 读取数据(IO)慢。试试数据放到固态硬盘上。