在TensorFlow 中,可以通过在数据集加载时指定 batch_size 参数来设置 batch size。例如,可以使用 tf.data.Dataset.batch() 方法来指定 batch size,如下所示: batch_size = 32 dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train)) dataset = dataset.batch(batch_size) 复制代码 在训练模型时...
这个导致性能下降的batch size在上图就是8000左右。 那么这是为什么呢? 研究[6]表明大的batchsize收敛到sharp minimum,而小的batchsize收敛到flat minimum,后者具有更好的泛化能力。两者的区别就在于变化的趋势,一个快一个慢,如下图,造成这个现象的主要原因是小的batchsize带来的噪声有助于逃离sharp minimum。 Hoffe...
目前已知设置 batch_size 的地方有: tf.data.batch() 函数、生成器或keras.utils.Sequence实例 都能通过内部方法生成batch fit() 函数中的 batch_size 参数 根据输入数据类型的不同,可分为如下两种情况: 如果fit() 函数的数据采用数据集(包括 tf.data, tf.data默认batch_size=32),生成器或keras.utils.Sequenc...
大家可能都知道, 在tensorflow中, 如果想实现测试时的batchsize大小随意设置, 那么在训练时, 输入的placeholder的shape应该设置为[None, H, W, C]. 具体代码如下所示: # Placeholders for input data and the targets x_input = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[None, input_dim[0],input_dim[1]...
根据错误提示信息,需要将输入Tensor的形状修改为3D张量(batch_size, sequence_length, embedding_dim)。在这里,我们需要在Transformer层之前添加一个Reshape层来改变输入的形状。 同时,在Transformer中使用MultiHeadAttention时需要注意设置正确的mask参数,避免出现维度不匹配的问题。可以尝试设置一个全1的mask来解决这个问题...