batchsize越大,设置学习率也要相应增大,batchsize越小,学习率相应越小,从上图也能看出,小bs迈的步子要小一点,避免跳过最优,大的bs步子大一点,防止训练缓慢(大的bs梯度更准确,不如小的bs那样比较摸瞎,所以大胆走,走的快)
学习率 learning rate:一定条件下,Batch size越大训练效果越好,梯度累积则模拟了batch size增大的效果,如果accumulation steps为4,则Batch size增大了4倍,根据ZOMI的经验,使用梯度累积的时候需要把学习率适当放大。 归一化 Batch Norm:accumulation steps为4时进行Batch size模拟放大效果,和真实Batch size相比,数据的分...
分母中的 \epsilon 是一个非常小的数,作用是防止数值计算不稳定。 \gamma 和\beta 是仿射参数,将归一化后的数据再次放缩得到新的数据, \gamma 可以理解为标准差, \beta 可以理解为均值,它们两个一般是不可学习的。 说明: 它是将输入的后两维(即除了batchsize维和channel维)合并在一起算均值和方差的。比如...
BN原理、作用: 函数参数讲解: 代码语言:javascript 复制 BatchNorm2d(256,eps=1e-05,momentum=0.1,affine=True,track_running_stats=True) 1.num_features:一般输入参数为batch_sizenum_featuresheight*width,即为其中特征的数量,即为输入BN层的通道数; 2.eps:分母中添加的一个值,目的是为了计算的稳定性,默认...
batch_size = 256train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size=batch_size)lr, num_epochs = 0.001, 5optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=lr)d2l.train_ch5(net, train_iter, test_iter, batch_size, optimizer, device, num_epochs) ...
importtorchimporttorch.nnasnnx=torch.rand(1,2,4,4)# 为了验证卷积对batch方向的作用,对两个一样的数据catinput=torch.cat((x,x),0)# 定义一个卷积核My_Conv=nn.Conv2d(in_channels=2,out_channels=1,kernel_size=3,stride=1,padding=0,dilation=1,bias=False)print("My_Conv:",My_Conv.weight....
affine-一个布尔值，当设置为True时，此模块具有可学习的仿射参数。默认值：True 检查基类_NormBase的源...
batch_size = 256train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size=batch_size)lr, num_epochs = 0.001, 5optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=lr)d2l.train_ch5(net, train_iter, test_iter, batch_size, optimizer, device, num_epochs) ...
importtorchfromtorch.utils.dataimportDataLoader# 创建一个样本数据集data=torch.randn(1000,10)# 创建一个数据加载器batch_size=32data_loader=DataLoader(data,batch_size=batch_size,shuffle=True)# 使用数据加载器进行批处理forbatchindata_loader:# 前向传播和反向传播# ... ...