BatchSize 第6页

深度学习 batch size 参数的设置的思考

从实际使用的感受来说，数据及其他参数一致时，batchsize设置过大，回归类任务的mse会增大；而在分类任务中，预测精度在batchsize较大时，效果几乎无变化（待补充在batchsize变化时，epoch

yangy_fly·2023-04-16 21:39

人脸表情识别PaddlePaddle学习3

在epoch为20，batchsize为64的参数下，我们的准确率达到了0.65，接近目标0.80。和老师与队友讨论后，知道了数据集越小会更容易拟合，于是尝试将数据集进行缩减。

小宁宁呀·2023-04-15 05:29

EfficientNet V2

当降低了图像的尺寸，可以使用更大的batchsize，这对于BN层来说是更好的浅层的dw卷积速度

Henry_zhangs·2023-04-15 01:56

batchsize大小对网络模型的理解

目录前言1.batchsize定义2.batchsize大小3.batchsize平衡前言每一次的epoch都是将其数据集经过神经网络，进行正向传播以及反向传播。

码农研究僧·2023-04-14 22:22

pytorch通过不同的维度提高cifar10准确率

各个维度通过模型通过优化器通过batchsize通过数据增强总结当前网络的博客上都是普遍采用某个迁移学习训练cifar10，无论是vgg，resnet还是其他变种模型，最后通过实例代码，将cifar的acc

程序员吴彦祖·2023-04-13 13:37

Mybatis-Plus批量插入的简单自测

mybatis-plus提供了相应的API实现：booleansaveBatch(CollectionentityList,intbatchSize);参数entityList为需要批量插入的数据的集合；参数batchSize

带哥带带我·2023-04-12 20:19

ubuntu下查看GPU真实使用情况的方式及解决显存不够的一般方法（gpustat）

真实使用情况的方式及解决显存不够的一般方法（gpustat）背景：我经常使用nvidia-smi查看gpu使用情况，然而最近发现，按照nvidia-smi显示的显存占用，应该还是有很多显存空间的，但是老是报关于outofmemery的错误，batchsize

是尘埃呀！·2023-04-12 02:09

基于prompt tuning v2训练好一个垂直领域的chatglm-6b

目录正文官方广告数据集结构探索单轮生成chatglm-6B上的适配性调整batchsize后的学习率应该如何调整。

·2023-04-12 01:15

【计算机视觉】图像分类模型

(4，3，256，256)->bc(hp1)(wp2)->4,3,832832#256/32=8->b(hw)(p1p2c)->4643072#32*32*3=30724是batchsize是不变的。

littlemichelle·2023-04-12 01:32

yolov5模型PC端加速方法

1.Tensorrt方法：GPU版本加速首先想到的肯定是TRT了，也尝试github上YOLOV5版本的TRT方法在原本作者的基础上自己也做了优化并提升了速度，主要是原作者模型的前后处理对于大batchsize

One橙序猿·2023-04-11 21:38

gaitedge细节①数据集

跑完整实验时发现phase1_rec的测试集有些问题，主要还是有分布式训练遗留下来的坑，测试集用的InferenceSampler是把batch切分成一个一个的喂给不同的gpu，导致原本的测试batchsize

Mighty_Crane·2023-04-11 14:39

训练时长经验

沃洛德.辛肯·2023-04-09 23:53

【ＹＯＬＯ学习笔记】———Batch Size

１．BatchSize是指在训练神经网络时，一次提供给模型的数据的数量。

lvzt·2023-04-09 15:32

深度学习调参的技巧

如何调参：batchsize要合适epoch要合适，观察收敛情况，防止过拟合是否添加batchnomaldropout是否需要激活函数选择：除了gate之类的地方,需要把输出限制成0-1之外,尽量不要用

moletop·2023-04-08 21:50

[Chatgpt提效实战]基于ResNet50的MNIST手写数字识别

请将batchsize设置为32，epoch数设置为10，使用adam优化器进行优化。最后请画出训练过程的acc曲线以及loss曲线。用tqd

ZEBRONE·2023-04-08 17:20

YOLO 检测算法分析

步骤1---数据变换Conv23输出的blob数据是[batch_num,(5+cls_num)*anchor_num,cell_w,cell_h]，其中batch_num是batchsize，infer

cnhui2016·2023-04-06 17:14

【每日一题Day95】LC1815得到新鲜甜甜圈的最多组数 | 状态压缩dp 记忆化搜索

得到新鲜甜甜圈的最多组数【LC1815】有一个甜甜圈商店，每批次都烤batchSize个甜甜圈。这个店铺有个规则，就是在烤一批新的甜甜圈时，之前所有甜甜圈都必须已经全部销售完毕。

TIkitianya·2023-04-06 11:24

pytorch中正确使用损失函数nn.MSELoss

因为损失函数一般都是计算一个batch的数据，所以返回的结果都是维度为(batchsize,)的向量。1.如果reduce=false，size_average参数失效，直接返回向量形式的loss。

GeneralJing·2023-04-06 11:18

凯斯西储大学轴承数据的疑问

本以为是过拟合的问题，但是添加了dropout之后依然没有效果，模型从2层加到3层4层依然没有什么效果，batchsize也一直在修改，参数也尝试着去调整仍然得不到解决。求指点②凯斯西储大学的轴承

歪百子·2023-04-05 19:28

GN-Group Normalization

正是因为它是从batch维度进行特征归一化的，那么这种操作严重依赖于batchsize。当batchsize过小时，BN

ce0b74704937·2023-04-04 04:47

Pytorch-Lightning中的训练器--Trainer

训练器Trainer自动获取Batchsize-AutomaticBatchSizeFinderauto_scale_batch_sizeBatchsize一般会对模型的训练结果有影响i，一般越大的batchsize

big_matster·2023-03-31 04:50

刘二大人《PyTorch深度学习实践》循环神经网络基础篇

RNNCell需要接受每一轮的hidden并且传给下一轮，RNN自己做了这件事RNNCelllabel的维度是(SeqLeninputSizebatchSize,1)，RNN的维度是(seqLen*batchSize

槑!·2023-03-31 04:11

深度学习理论基础

合适的batchsize范围主要和收敛速度、随机梯度噪音有关。BATCH_SIZE的大小影响训练速度和模型优化。别太小的原因：bat

cocapop·2023-03-30 13:47

BatchNorm、LayerNorm、InstanceNorm及GroupNorm

Normalization方法将输入维度记为[N,C,H,W][N,C,H,W][N,C,H,W]，在计算操作上，不同Normalization的主要区别在于：BatchNormalization：在BatchSize

Curya·2023-03-30 09:40

RoBERTa极简简介

预训练模型的基础上改进了三点：一、采用动态Masking机制，每次向模型输入一个序列时，都会生成一种新的遮盖方式二、删除了NextSentencePrediction(NSP)任务三、增加了预训练过程的预料规模，扩大BatchSize

ASS-ASH·2023-03-29 09:16

Tensorflow2单机多GPU数据准备与训练说明

几个需要注意的点模型生成部分需要使用tf.distribute.MirroredStrategy为了将batchsize的数据均等分配给各个GPU的显存，需要通过tf.data.Dataset.from_generator

blade_he·2023-03-19 16:25

flinkcdc同步oracle数据，跑任务数小时后不同步数据

oracle.html我们发现默认配置参数的值为下图2.把flink/conf/log4j.properties的日志级别改为DEBUG级别，重启flink集群如果flinkcdc任务日志有如下DEBUG级别的日志且batchsize

ask_baidu·2023-03-19 11:43

pytorch: n个GPU并行计算时模型输出的batch size等于预定义bs的n倍

我在使用DataParallel进行双GPU训练一个分类模型时，定义batchsize=16，然后遇到错误：计算CrossEntropyLoss时predict与target的batch维度不一致，target

Timeless_·2023-03-17 23:56

神经网络专业术语解释（Step、Batch Size、Iteration、Epoch）

BatchSize（批尺寸）：计算梯度所需的样本数量，太小会导致效率低下，无法收敛。

坚持更新的小菜鸡·2023-03-12 07:06

模型融合方法

数据集使用比例、预处理方法(缺失值填补、特征工程等)；不同模型结构：RF、XGBoost、LightGBM、CatBoost、CNN、LSTM等；不同超参：随机种子数、权重初始化、收敛相关参数(例如学习率、batchsize

下辈子是只考拉·2023-03-11 07:47

Flume实战篇-采集Kafka到hdfs

sinks=k1a1.sources.r1.type=org.apache.flume.source.kafka.KafkaSource#每一批有5000条的时候写入channela1.sources.r1.batchSize

顶尖高手养成计划·2023-03-10 03:18

Intel-BigDL 训练过程(DistriOptimize)详解

内部过程分析Intel深度学习库BigDL在分布式模式下进行Model的训练是非常简单的，用户只需要提供需要训练的Model，训练集(RDD[Sample]orDataSet)，损失函数(Criterion)，batchSize

由木人_番茄·2023-03-09 05:22

windows系统:NVIDIA-SMI has failed because you are not:

问题来源：博主在训练模型时，显存溢出；所以改小了batchsize，继续训练了10多个小时，Windows系统直接蓝屏重启了。

缄默0603·2023-02-05 10:55

构建我的图像分类框架记录

整理调参网络结构调优resnet系列学习衰减策略标签平滑知识蒸馏数据增强ｍｉｘｕｐ参数值的设置优化批归一化batchnormalization损失函数添加正则化项FineTuninglearningrate设置batchsize

慕一Chambers·2023-02-05 10:43

GPU服务器上跑深度学习模型

1问题来源近期在本地Windows系统上跑深度学习人群计数模型时，由于笔记本NVIDIA显卡NVIDIAGeForceGTX1650的专用GPU内存只有4GB，无法设置较大的batchsize进行训练，

大学延毕生·2023-02-05 09:13

OpenMMLab Day2 图像分类及基础视觉模型

图像分类与基础视觉模型batchSize对精度没有太大影响，但是影响收敛速度少样本学习模型设计卷积神经网络AlexNet、VGG、GoogleNet残差学习：浅层网络、深层网络两个残差模块：Basicblock

kongqi404·2023-02-05 09:39

openmmlab计算机视觉之图像分类算法

残差网络、神经结构搜索、VisionTransforms、轻量化神经网络、可分离卷积；2、模型学习范式：监督学习、自监督学习3、学习率和优化器策略：学习率退火、升温、linearscalingrule(batchsize

pedroHuang123·2023-02-04 14:35

深度学习一些基础概念

2.batchsize就是样本数量，dimension（维度）就是特征维度，就是表示每个样本的向量。3.映射到同一空间，就是将向量转为同一维度的意思。

Gyp的学习日记·2023-02-03 23:23

解决RuntimeError: CUDA error: out of memory

图片来源1：刚开始我怀疑是batchsize设的太大了，将batchsize由8,改为6，改为4，都跑不了，最后改为1，仍然报错，因此可以判定是其他的原因，非gpu内存不够。

翰墨大人·2023-02-03 00:57

Pytorch可视化语义分割特征图

通常网络模型中的特征图的shape为[n,c,h,w][n,c,h,w][n,c,h,w]，分别代表batchsize,channel,height,width.

小天要奔跑·2023-02-03 00:57

RuntimeError: CUDA out of memory在不减小batch_size的前提下的解决方案

解决方案一参考文章：一文解决RuntimeError:CUDAoutofmemory.全网最全_辞与不羡的博客-CSDN博客由于需要使用较大的batchsize，所以使用第五个解决方法sudogedit

咿喃小记·2023-02-02 11:35

torch.cuda.amp

float类型在内存中的表示单独使用FP16：优势：减小显存的占用，从而能支持更多的batchsize、更大模型和更大的输

Mr_wuliboy·2023-02-02 09:19

利用pytorch训练好的模型测试单张图片

pytorch网络输入图片的格式是[B,C,H,W],分别为批大小(batchsize)，图片通道数（channel），图片高(height)，图片宽(width)。

qq_41167777·2023-02-02 09:30

机器学习关于Batch and Momentum

使用batch的原因Batchsize=N(Fullbatch)一个batch包含所有的训练资料，即不使用batch的情况。看完所有训练资料更新一次参数。BatchSize大，可归

聪明的Levi·2023-02-02 08:24

机器学习笔记（15）— 基本概念batch、batchsize、epoch、iteration

本文主要介绍机器学习中的四个基本概念，batch、batchsize、epoch、iteration，这几个概念对于初学者来说容易混淆。因此在次记录一下。

开门儿大弟子·2023-02-02 08:23

L04_机器学习：批次(Batch)与动量(Momentum)

回顾：使用Batch进行最优化SmallBatchv.s.LargeBatchLargeBatchSmallBatch具体训练效果对比更新时间对比不同大小的batch训练出的模型的准确率对比为什么小的BatchSize

cporin·2023-02-02 08:52

李宏毅深度学习——机器学习训练(三)批次batch和动量momentum

一.batchsize当采用较小的梯度进行梯度下降时可能会出现：1.梯度在损失函数较为平缓段，下降速度十分缓慢2.梯度下降停在鞍点3.梯度下降停在局部最小值当使用批量优化处理梯度时然而，不同batch对于梯度处理有较大影响

m0_58586235·2023-02-02 08:52

梯度累积（Gradient Accumulation）

梯度累积（GradientAccumulation）是一种不需要额外硬件资源就可以增加批量样本数量（BatchSize）的训练技巧。

HadesZ~·2023-02-02 07:50

梯度累积算法

在深度学习训练的时候，数据的batchsize大小受到GPU内存限制，batchsize大小会影响模型最终的准确性和训练过程的性能。在GPU内存不变的情况下，模型越来越大，那么这

Necther·2023-02-02 07:48

深度学习笔记（3）-pytorch模型训练流程&实现小GPU显存跑大Batchsize

此外，由于GPU显存有限，数据的Batchsize一般只能到2，而相关资料显示较大的Batchsize有利于提高模型训练效果，经查阅资料，找到通过梯度累加的方式来等效增大Batchsize。

高不胖·2023-02-02 07:48

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