对pytorch中x=x.view（x.size（0）,-1）的理解说明 在pytorch的CNN代码中经常会看到 x.view(x.size(0), -1)⾸先，在pytorch中的view()函数就是⽤来改变tensor的形状的，例如将2⾏3列的tensor变为1⾏6列，其中-1表⽰会⾃适应的调整剩余的维度 a = torch.Tensor(2,3)print(a)# tensor([[...
增加一个长度为 1 的维度相当于给原有的张量添加一个新维度的概念。由于增加的新维度长度为 1，因此...
(1)batch_size:每批数据量的大小。DL通常用SGD的优化算法进行训练,也就是一次(1 个iteration)一起训练batchsize个样本,计算它们的平均损失函数值,来更新参数。 (2)iteration:1个iteration即迭代一次,也就是用batchsize个样本训练一次。 (3)epoch:1个epoch指用训练集中的全部样本训练一次,此时相当于batchsize 等于...
1. num_workers=0表示只有主进程去加载batch数据,这个可能会是一个瓶颈。 2. num_workers = 1表示只有一个worker进程用来加载batch数据,而主进程是不参与数据加载的。这样速度也会很慢。 3. num_workers>0 表示只有指定数量的worker进程去加载数据,主进程不参与。增加num_works也同时会增加cpu内存的消耗。所以num...
1 exportCUDA_VISIBLE_DEVICES=4,5,6,7 在pytorch内部,conf.device_ids依旧是从0开始的; 训练的时候报错: 是由于batchnorm层需要大于一个样本去计算其中的参数,网上搜索了解决方法是将dataloader的一个丢弃参数设置为true: 但是我设置后依旧会报错,然后就在train里面人为修改了一下: ...
dataloader按batch_size 取的输入image的shape 是（b, c , h , w ），tensorflow是(b,h,w,c)。
pytorch中遇到Expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.Size([1, 128, 1, 1])解决方法。 折腾了一上午,看到别人写的博客没办法解决我的问题。忽然想到灵感。 我要做的是,测试一下我自己写的数据是否可以通过网络输出。但只有一个批量。