batch_size

ValueError: Expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.Size([1, 384]

这个错误通常发生在使用PyTorch训练神经网络时，输入数据维度不符合预期，不能batch_size整除。

我是如此相信_·2025-07-25 14:39

DataLoader

例如，设置batch_size=32，就会每次从数据集中取出32个样本组成一个批次。数据打乱：在训练过

·2025-07-19 19:10

lstm 数据输入问题

*20*5你的数据是：20个样本（batchsize=20）每个样本有6条历史数据（sequencelength=6）每条数据有5个值（inputsize=5）✅正确的输入形状是：(20,6,5)#即batch_size

AI算法网奇·2025-07-10 20:20

1.线性神经网络--线性回归

从零实现线性回归importrandomimporttorch#fromd2limporttorchasd2limportmatplotlib.pyplotaspltdeftrain_data_make(batch_size

温柔济沧海·2025-07-07 15:45

Class5多层感知机的从零开始实现

importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l#设置批量大小为256batch_size=256#初始化训练集和测试集迭代器，每次训练一个批量train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size

Morning的呀·2025-07-05 09:09

使用GPU进行机器学习训练时，如果GPU-Util计算核心满载工作但是显存占用较少，应该如何优化？

如果出现卡顿或效率低下：增大batch_size：提升显存占用，减少数据搬运次数（但需避免OOM）。启用混合精度：torch.cuda.amp可减少显存占用并加速计算。

十子木·2025-07-03 01:11

神经网络-Day39

2.1黑白图像模型的定义2.2彩色图像模型的定义2.3模型定义与batchsize的关系三、显存占用的主要组成部分3.1模型参数与梯度（FP32精度）3.2**优化器状态**SGDAdam3.3数据批量（batch_size

红衣小蛇妖·2025-06-02 09:17

深度解析 torch.mean 的替代方案

假设segment_embedding的形状为[batch_size,se

ZhangJiQun&MXP·2025-05-29 12:39

深入解析Kafka核心参数：buffer_memory、linger_ms与batch_size的优化之道

欢迎莅临我的博客，很高兴能够在这里和您见面！希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围，不仅可以获得有趣的内容和知识，也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。推荐：「stormsha的主页」，「stormsha的知识库」持续学习，不断总结，共同进步，为了踏实，做好当下事儿~非常期待和您一起在这个小小的网络世界里共同探索、学习和成长。✨✨欢迎订阅本专栏✨✨TheStart点点关注，收藏不迷路文章目录1.K

stormsha·2025-05-27 07:56

机器学习dataloader中shuffle=True及使用随机种子控制随机性

我们首先来看如下代码：train_loader=DataLoader(train_dataset,batch_size=batch_size,shuffle=True)val_loader=Dataloader

行至568·2025-05-26 04:21

《深度学习实践教程》[吴微] ch-5 3/5层全连接神经网络

optimfromtorch.autogradimportVariablefromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimportdatasets,transforms#定义一些超参数batch_size

破无差Povchar·2025-05-06 16:06

李沐《动手学深度学习》softmax回归python代码实现

matplotlibinlineimporttorchfromd2limporttorchasd2limportmatplotlib.pyplotaspltfromIPythonimportdisplay#参数初始化：batch_size

阿万音玲羽·2025-05-06 16:04

transformer注意力机制

单头注意力机制importtorchimporttorch.nn.functionalasFdefscaled_dot_product_attention(Q,K,V):#Q:(batch_size,seq_len

__Chuya·2025-04-22 01:22

2.3 Transformer架构革命：从自注意力到万亿参数大模型的演进之路

从自注意力到万亿参数大模型的演进之路一、Transformer核心突破：彻底颠覆序列建模范式1.1传统序列模型的致命瓶颈#RNN/LSTM的串行计算缺陷示例hidden_state=torch.zeros(seq_len,batch_size

少林码僧·2025-04-14 11:25

PyTorch DataLoader 参数详解

batch_size含义：每个批次加

AIGC_增益·2025-04-09 17:23

BERT训练环节（代码实现）

1.代码实现#导包importtorchfromtorchimportnnimportdltools#加载数据需要用到的声明变量batch_size,max_len=1,64#获取训练数据迭代器、词汇表

Hiweir ··2025-04-06 19:57

Pytorch中的nn.Embedding

输入输出：输入是一个形状为(batch_size,sequence_length)的整

道风杰韵·2025-04-05 10:48

基于Pytorch+LSTM实现一元单步时间序列预测（保姆级教程）

目录模型搭建模型基础要点单元测试数据准备数据来源数据读取数据加载单元测试模型训练模型参数规范化训练步骤模型测试主程序训练结果相关技巧模型搭建模型基础图1RNN网络结构classLSTM(nn.Module):def__init__(self,input_size,hidden_size,num_layers,output_size,batch_size

赵赵赵的进阶之路·2025-03-29 10:47

机器学习与深度学习4：数据集处理Dataset，DataLoader，batch_size

深度学习中，我们能看到别人的代码中都有一个继承Dataset类的数据集处理过程，这也是深度学习处理数据集的的基础，下面介绍这个数据集的定义和使用：1、数据集加载1.1通用的定义Bach：表示每次喂给模型的数据Epoch：表示训练一次完整数据集数据的过程解释：当一个数据集的大小为10时，设定batch大小为5，那么这个数据就会分为2份，每份大小为5，依次投入到模型中进行训练。训练完所有数据后，就叫做

爱打代码的小高·2025-03-28 12:33

注意力机制：让AI拥有“黄金七秒记忆“的魔法----（点积注意力）

（1）创建两个形状分别为(batch_size

y江江江江·2025-03-20 06:33

pytorch的使用：卷积神经网络模块

来迭代取数据使用transforms将数据转换为tensor格式#定义超参数input_size=28#图像的总尺寸28*28num_classes=10#标签的种类数num_epochs=3#训练的总循环周期batch_size

樱花的浪漫·2025-03-18 00:11

max_samples，batch_size，gradient_accumulation_steps这三个分别的联系和区别

这三个参数都是控制训练数据如何被处理的，它们的作用和区别如下：1.max_samples（最大样本数）定义：限制每个数据集最多使用多少条数据。作用：控制总共参与训练的数据量，减少max_samples可以加快训练速度。你的代码示例：max_samples=300#每个数据集最多用300条样本解释：假设你的dataset里包含：identity数据集有10,000条数据alpaca_en_demo数

背太阳的牧羊人·2025-03-15 19:09

scaled_dot_product_attention实现逻辑

dropout_p=0.0,is_causal=False,scale=None,enable_gqa=False)->Tensor:参数：query(Tensor)–Querytensor;shape(batch_size

凤梧长宜放眼量·2025-03-15 17:27

图神经网络学习笔记—高级小批量处理（专题十四）

该维度的长度等于小批量中分组的样本数量，通常称为batch_size。由于图是能够容纳任意数量节点或边的最通用的数据结

AI专题精讲·2025-03-14 23:52

一个基于LSTM的字符级文本生成模型的训练+使用(pytorch)

config.pyimporttorch#设备配置DEVICE=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')#超参数和配置SEQ_LENGTH=100#输入序列长度BATCH_SIZE

一只小铁柱·2025-03-13 12:04

python valueerror函数使用_python – 具有张量流的语义分段 – 损失函数中的ValueError(稀疏 – softmax)...

我的输入图像数据暂时是750x750x3RGB图像.在通过网络运行后,我使用shape[batch_size,750,2]的logits进行损失计算.这是一个二进制分类–我这里有两个类,[0,1]在我的标签中

创新工场·2025-03-04 02:00

Pytorch数据处理工具箱（后半部分）

主要参数包括datase`（数据集）batch_size（批量大小）、shuffle（是否打乱数据）、num_workers（加载数据的线程数）等。

不要不开心了·2025-03-01 16:59

通过TensorFlow实现简单深度学习模型（2）

deffit(model,images,labels,epochs,batch_size=128):forepoch_counterinrange(epochs):print(f"Epoch{epoch_counter

yyc_audio·2025-02-28 10:47

【rknn】onnx转rknn脚本解读以及函数解读(版本V1.7.3)

目录1.RKNN()示例：2.rknn.config()batch_size:mean_values：std_values：channel_mean_value:epochs：reorder_channel

阿颖&阿伟·2025-02-19 05:45

IPS,IPS，FPS

**IPS(ImagesperSecond)=(batch_size*accumulate_step)/step_time**，**IPS（IterationsPerSecond）**以及**FPS（FramesPerSecond

NLstudy33·2025-02-14 14:06

pytorch笔记：mm VS bmm

1bmm(batchmatrixmultiplication)批量矩阵乘法，用于同时处理多个矩阵的乘法bmm的输入是两个3D张量（batchofmatrices），形状分别为(batch_size,n,

UQI-LIUWJ·2025-02-12 20:13

vLLM显存优化

建议：从小的batch_size开始，逐步调高，找到合适的平衡点。2.使用offload功能vLLM支持将部分张量或

xnuscd·2025-02-08 04:07

deepseek本地部署会遇到哪些坑

使用nvidia-smi监控显存，通过降低batch_size或模型量化（如FP16/INT8）优化资源。CPU模式下考虑模型轻量化（如使用ONN

skyksksksksks·2025-02-07 11:49

TensorFlow、把数字标签转化成onehot标签

例如：数字标签“6”转化为onehot标签就是[0，0，0，0，0，0，1，0，0，0].首先获取需要处理的标签的个数：batch_size=tf.size(labels)1假设输入了6张手写字图片，那么对应

dg989385783·2025-02-06 18:58

深度学习中的通道(Channel)概念详解

2.大语言模型中的通道2.1全连接层的通道概念2.1.1基本结构输入：[batch_size,input_features]权重：[input_features,output_features]输出：[

小·恐·龙·2025-01-23 09:33

深度学习基础18（多层感知机代码实现）

importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lbatch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size

NDNPOMDFLR·2025-01-22 11:37

MHA实现

（1）关键点说明：多头注意力机制：将输入分成多个头，每个头独立计算注意力（2）维度变换：输入：(batch_size,sequence_length,embedding_dim)多头处理：(batch_size

谁怕平生太急·2025-01-19 16:27

算法面试准备 - 手撕系列第一期 - Softmax

)参考Softmax原理图Softmax原理图Softmax实现代码-复杂版和简单版本(推荐简单版本)方法一：循环计算importtorchdefsoftmax(X):#X为Tensor向量，大小为(batch_size

小菜鸟博士·2025-01-18 09:17

pytorch矩阵乘法

一、torch.bmminput1shape:(batch_size,seq1_len,emb_dim)input2shape:(batch_size,emb_dim,seq2_len)outputshape

weixin_45694975·2024-09-12 10:59

【Python机器学习】循环神经网络（RNN）——传递数据并训练

与其他Keras模型一样，我们需要向.fit()方法传递数据，并告诉它我们希望训练多少个训练周期（epoch）：model.fit(X_train,y_train,batch_size=batch_size

zhangbin_237·2024-09-11 21:30

pytorch计算网络参数量和Flops

fromtorchsummaryimportsummarysummary(net,input_size=(3,256,256),batch_size=-1)输出的参数是除以一百万（/1000000）M，

Mr_Lowbee·2024-09-11 10:08

【已解决】Halcon错误代码4104

去相对应的修改batch_size即可。结果如下图所示，正常在使用GPU训练。搞定，手工~

聪明不喝牛奶·2024-09-08 23:12

语义分割训练精度计算

语义分割训练的output结果一般是[batch_size,num_classes,width,height]这样的形式，而label的结果一般是[batch_size,width,height]，类似如下形状

南太湖小蚂蚁·2024-09-05 06:10

深度学习多GPU训练原理

（注意，梯度不用求平均，因为更新模型参数的时候，会除以batch_size，在那里做了平均）把总

浦东新村轱天乐·2024-08-25 22:31

24.8.19学习笔记（MNIST，）

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transforms#设定随机种子以保证结果可复现torch.manual_seed(0)#定义超参数batch_size

kkkkk021106·2024-08-23 13:10

PyTorch – 逻辑回归

torchvision.transforms和torchvision.datasets以及torch.utils.data.DataLoader首先DataLoader是导入图片的操作，里面有一些参数，比如batch_size

一个高效工作的家伙·2024-02-20 00:46

Keras使用使用动态LSTM/RNN

padding：defgenerate(mtp=100,batch=50):#最长时间步，词向量长度为200，batch_size=50origin_input=np.random.random_sample

Sailist·2024-02-12 08:19

Batch Normalization本质：平滑优化空间

这对于一般用自己电脑来训练网络的我来说感觉是一个福音，可以减缓batch_size设小之后性能降低的问题（谷歌在一个月前也提出了改进的FRN：一种不依赖b

CristianoC·2024-02-11 11:51

YOLOv8改进 | 利用训练好权重文件计算YOLOv8的FPS、推理每张图片的平均时间（科研必备）

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是利用我们训练好的权重文件计算FPS，同时打印每张图片所利用的平均时间，模型大小（以MB为单位），同时支持batch_size功能的选择，对于轻量化模型的读者来说，本文的内容对你一定有帮助

Snu77·2024-02-08 13:51

【RT-DETR有效改进】计算训练好权重文件对应的FPS、推理每张图片的平均时间（科研必备）

欢迎大家订阅本专栏，一起学习RT-DETR一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是利用我们训练好的权重文件计算FPS，同时打印每张图片所利用的平均时间，模型大小（以MB为单位），同时支持batch_size

Snu77·2024-02-08 07:00

推荐频道