测试集的batch size可以设置为1的，当模型当中存在batch nominalize层时，训练过程中为了给batch nominalize层学习一个合理的均值方差batch size不能设置为一。但是测试时batch nominalize的均值方差固定，因此直接将batch size设置为1测试即可。这说明你代码写的有问题，你肯定是某个参数设置
fromtorch.utils.dataimportDataLoader# 设置batch_sizebatch_size=64# 创建DataLoadertrain_loader=DataLoader(dataset=train_dataset,batch_size=batch_size,shuffle=True)test_loader=DataLoader(dataset=test_dataset,batch_size=batch_size,shuffle=False)# 查看一个batch的数据data_iter=iter(train_loader)images,labels...
解释:evaluate函数会使用整个测试集进行模型评估,返回损失和精确度。 使用Batch Size的方式 # 使用Batch Size进行评估batch_size=32# 定义Batch Size大小loss,accuracy=model.evaluate(X_test,y_test,batch_size=batch_size)print(f'Loss:{loss}, Accuracy:{accuracy}') 1. 2. 3. 4. 解释:通过在evaluate函数...
综上所述，batch size 重点在于训练，至于测试，需要看你的Normal层是什么，如果是instance normal，那基...
如果不可以的话，在训练集batch size不是验证集数据条数的因子(比如训练集batch size＝8，验证集有30...
如果不可以的话，在训练集batch size不是验证集数据条数的因子(比如训练集batch size＝8，验证集有30...
但是这个参数是可以用输入的第一维获取到的，比如view(batchsize, -1)可以改写为view(input.size(0),...
我的模型在最后一个batch里面，batch_size不够模型的输入纬度，导致最后一个batch训练报错，查阅资料，...
如果不可以的话，在训练集batch size不是验证集数据条数的因子(比如训练集batch size＝8，验证集有30...
测试的话，batch size我一般都是选择1或者比训练要小很多。这个和你具体的任务有关，而且也和normalize...