Pytorch:深度学习模型训练中参数epoch、batch_size、batch_idx（iteration）的一些理解

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#Pytorch #深度学习 #模型训练

此为转载文章，但未提供具体内容。从标签推测，文章可能围绕Pytorch进行深度学习的模型训练展开，涉及相关技术与方法等信息技术领域内容。
系统学习Pytorch笔记三：Pytorch数据读取机制(DataLoader)与图像预处理模块(transforms)
Miracle8070
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Pytorch官方英文文档：https://pytorch.org/docs/stable/torch.html? Pytorch中文文档：https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/ 1. 写在前面 疫情在家的这段时间，想系统的学习一遍Pytorch基础知识，因为我发现虽然直接Pytorch实战上手比较快，但是关于一些内部的原理知识其实并不是太懂，这样...
【深度学习】绘制模型训练曲线（epoch-accuracy），寻找最佳epoch值
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在卷积神经网络（CNN）训练中，"epoch"（周期）是一个重要的概念，表示模型训练过程中数据集的完整遍历次数。通过多次"epoch"，模型逐渐适应训练数据，提高性能，并通过验证性能监测模型的泛化能力。在深度学习中，正确设置"epoch"的数量是一个重要的超参数，需要根据具体问题和数据集来调整。
Pytorch：关于epoch、batch_size和batch_idx（iteration ）的一些理解（深度学习）
鳄鱼的博客
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前言 在新手搭建神经网络时，常弄不清epoch、batch_size、iteration和batch_idx（iteration ）的区别。 这里以torchvision自带的CIFAR10数据集来举例，通过代码操作来直观地对这几个概念进行理解。 声明，这里batch_idx==iteration。 数据准备 首先加载数据集： import torch import torch.nn as nn import torchvision train_dataset = torchvision.datasets
❀编程理解❀从0搭建网络MobileNetV2并进行训练和测试
weixin_44649780的博客
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读懂mobilenetv2首先要了解的概念：深度可分离卷积Depthwise Separable Convolutions(DSC)，残差块（residual block）等 论文地址：[1801.04381] MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks (arxiv.org) 项目地址：pytorch框架 Randl/MobileNetV2-pytorch: Impementation of MobileNetV2 in pytorc
Epoch、Batch、Batch size
qq_44400759的博客
04-17 2798
batch size的大小影响的是训练过程中的完成每个epoch所需的时间和每次迭代(iteration)之间梯度的平滑程度。在不限内存的情况，应当用大点的batch_size, 进行模型优化，稳且快。在内存有限的情况下，减小batch_size的情况下应该相应减小的是learning_rate, 至于epoch怎么调，你就需要综合看你的loss下降情况与验证集的指标情况了。Batch_size:它的大小影响模型的优化程度和速度，直接影响到GPU内存的使用情况，GPU内存不大，数值最好设置小一点。
模型训练中的epoch
weixin_43336071的博客
01-28 1643
综上，对于不同的数据集规模要有相应的估计，同时除了Epoch，还有可能是别的影响因素：超参数是我们控制我们模型结构、功能、效率等的 调节旋钮，具体有哪些呢：学习率epoch 迭代次数隐藏层激活函数batch size优化器，如：Adam，SGD……第1个Epoch和第10个Epoch虽然用的都是训练集的60000图片，但是对模型的权重更新值却是完全不同的。因为不同Epoch的模型处于代价函数空间上的不同位置，模型的训练代越靠后，越接近谷底，其代价越小。不同Epoch的训练，其实用的是同一个训练集的数据。
模型训练中epoch的作用
weixin_48060069的博客
09-11 2548
Epoch：在训练过程中，当模型已经遍历了整个训练数据集一次，我们就说完成了一个 epoch。在这个过程中，模型会对每个样本进行前向传播（计算预测值），然后根据损失函数计算损失，并通过反向传播更新模型的参数。
pytorch dataloader和batch_size大小的理解
YoJayC的博客
10-28 3万+
pytorch中dataloader的大小将根据batch_size的大小自动调整。如果训练数据集有1000个样本，并且batch_size的大小为10，则dataloader的长度就是100。 需要注意的是，如果dataset的大小并不能被batch_size整除，则dataloader中最后一个batch可能比实际的batch_size要小。例如，对于1001个样本，batch_size的大小是10，train_loader的长度len(train_loader)=101，最后一个batch将仅含一个
common: run_label: "run_1" accum_freq: 1 accum_after_epoch: -1 log_freq: 200 auto_resume: true mixed_precision: true dataset: root_train: "/media/Datasets/VOCdevkit" root_val: "/media/Datasets/VOCdevkit" name: "pascal" category: "segmentation" train_batch_size0: 12 val_batch_size0: 12 eval_batch_size0: 1 workers: 12 persistent_workers: false pin_memory: false pascal: use_coco_data: true coco_root_dir: "/media/Datasets/coco_preprocess" image_augmentation: random_resize: enable: true min_size: 256 max_size: 1024 random_crop: enable: true mask_fill: 255 resize_if_needed: true random_horizontal_flip: enable: true sampler: name: "batch_sampler" bs: crop_size_width: 512 crop_size_height: 512 loss: category: "segmentation" ignore_idx: 255 segmentation: name: "cross_entropy" optim: name: "adamw" weight_decay: 0.01 no_decay_bn_filter_bias: false adamw: beta1: 0.9 beta2: 0.999 scheduler: name: "cosine" is_iteration_based: false max_epochs: 50 warmup_iterations: 500 warmup_init_lr: 0.00009 cosine: max_lr: 0.0009 # [2.7e-3 * N_GPUS^2 x (BATCH_SIZE_GPU0/ 32) * 0.02 ] # 0.02 comes from this fact 0.1 (ResNet SGD LR)/0.002 (MIT ADAMW LR) min_lr: 1.e-6 model: segmentation: name: "encoder_decoder" lr_multiplier: 10 seg_head: "deeplabv3" output_stride: 16 classifier_dropout: 0.1 activation: name: "relu" deeplabv3: aspp_dropout: 0.1 aspp_sep_conv: false aspp_out_channels: 256 aspp_rates: [6, 12, 18] classification: name: "mobilevit_v3" classifier_dropout: 0.1 mit: mode: "small_v3" ffn_dropout: 0.0 attn_dropout: 0.0 dropout: 0.1 number_heads: 4 no_fuse_local_global_features: false conv_kernel_size: 3 activation: name: "swish" pretrained: "results/mobilevitv3_small_e300_7930/run_1/checkpoint_ema_best.pt" normalization: name: "sync_batch_norm" momentum: 0.1 activation: name: "relu" inplace: false layer: global_pool: "mean" conv_init: "kaiming_normal" linear_init: "normal" conv_weight_std: false ema: enable: true momentum: 0.0005 ddp: enable: true rank: 0 world_size: -1 dist_port: 30786 stats: name: [ "loss", "iou"] checkpoint_metric: "iou" checkpoint_metric_max: true 帮我逐行详细解释这段代码
03-08
看起来这是一个用于图像分割任务的深度学习模型配置，可能基于PyTorch框架。用户可能是想了解每个参数的含义，或者是在调试模型时遇到问题需要理解配置选项。 首先，我会从最顶层的common部分开始分析。里面的参数...
PyTorch 深度学习实践-加载数据集
m0_52695557的博客
07-18 1397
在深度学习时用min-batch来平衡训练时间和性能上的需求，之后训练周期要写成两层嵌套循环。epoch：所有训练样本进行完一次前向和反向传播，batch-size：训练的时候的样本数量，Iteration：总训练数据/训练样本数集成了dataset之后编写的类就可以用dataset的功能了训练的代码要用main包装起来解释：数据集，批数据大小，是否打乱，构成batch读取数据的时候是不是要用多线程，几个并行的线程1、需要mini_batch 就需要import DataSet和DataLoader。
【神经网络】模型训练中的相关概念：Epoch，Batch，Batch size，Iteration
一杯水果茶！足矣~
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神经网络模型训练中的相关概念：Epoch，Batch，Batch size，Iteration
epoch,batch_size,iteration,batch_idx什么意思
xdg15294969271的博客
12-02 1660
文章目录1、iteration2、batch_size3、epoch 1、iteration 表示进行了一次迭代，每次迭代完成以后更新模型参数 2、batch_size 表示每次迭代使用多少样本。 比如说有6400张图片，设定batch_size=64，则每次迭代只使用64张图片 3、epoch 表示一波，将所有数据集训练完一遍。比如说有6400张照片，每次迭代使用64张，一个epoch就代表进行了100次迭代。 ...
深度学习笔记_术语/缩写/基本概念
惊鸿一博
07-21 1865
各种误差：RMSE、MSE、MAE、SD RMSE（Root Mean Square Error）均方根误差 衡量观测值与真实值之间的偏差。常用来作为机器学习模型预测结果衡量的标准。 MSE（Mean Square Error）均方误差 MSE是真实值与预测值的差值的平方然后求和平均。通过平方的形式便于求导，所以常被用作线性回归的损失函数。 MAE（Mean Absolute Error）平均绝对误差 是绝对误差的平均值。可以更好地反映预测值误差的实际情况。 SD（Standard
关于训练神经网络过程中Epoch、Batchsize、Iteration参数的理解
weixin_44806665的博客
05-28 3445
关于训练神经网络过程中Epoch、Batchsize、Iteration参数的理解 在之前的学习过程中，对于Epoch、Batchsize、Iteration参数概念一直比较模糊，今天实在想弄明白学习了一下，这里是我的个人理解，希望能给大家一些帮助。 Epoch 神经网络训练的过程为，首先初始化模型中各个神经元之间的权重、偏置等，之后对训练集进行预处理，将预处理的数据输入到模型中得到预测值，将得到的预测值和真值计算loss，通过反向传播，更新模型中各个神经元之间的权重等。这里一个Epoch就是将训练集中的所
pytorch batch size
maohule的博客
07-10 1387
当数据集的图片大小不一致时，设置batchsize>1，报如下错误： epoch 0, processed 0 samples, lr 0.0000001000 Traceback (most recent call last): File "train.py", line 347, in <module> main() File "train.py", line 138, in main train(train_list, model, cri
for x, x in train_loader与for batch_idx, (x, x) in enumerate(train_loader):迭代方式区别
vivi_cin的博客
03-27 843
综上所述，对于简单的图像和标签数据集，两种迭代方式并没有太大区别，你可以根据自己的喜好和习惯选择其中一种。如果不需要追踪迭代次数，直接使用。如果需要追踪迭代次数，可以使用。
#深度学习#关于训练中的batch, epoch 以及online training
Mr48694869的博客
04-19 4072
深度学习第一篇，撒花花～～～ 接触机器学习将近一年，接触深度学习三四个月吧，感觉每次训练代码只是无脑训练，这次先整理一下关于episode和batch的相关知识。
ResNet实战：tensorflow2.X版本，ResNet50图像分类任务（小数据集）
AI浩
01-21 3425
摘要 本例提取了植物幼苗数据集中的部分数据做数据集，数据集共有12种类别，今天我和大家一起实现tensorflow2.X版本图像分类任务，分类的模型使用ResNet50。 通过这篇文章你可以学到： 1、如何加载图片数据，并处理数据。 2、如果将标签转为onehot编码 3、如何使用数据增强。 4、如何使用mixup。 5、如何切分数据集。 6、如何加载预训练模型。 训练 1、Mixup mixup是一种非常规的数据增强方法，一个和数据无关的简单数据增强原则，其以线性插值的方式来构建新的训练样本和标签。最终对
图像分类实战：mobilenetv2从训练到TensorRT部署（pytorch
m0_61418075的博客
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alpha=0.2如果你也是看准了Python，想自学Python，在这里为大家准备了丰厚的免费学习大礼包，带大家一起学习，给大家剖析Python兼职、就业行情前景的这些事儿。
batch_idx是什么
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10-09
<think>我们正在讨论PyTorch中DataLoader的迭代问题。用户询问了batch_idx的含义，根据引用[1]的解释，我们了解到： - 使用`for batch_idx, (x, y) in enumerate(train_loader)`时，`batch_idx`是当前批次的索引（从0开始） - 不使用enumerate时，我们直接得到数据批次，没有索引 因此，需要向用户解释batch_idx的具体含义和应用场景。 </think>### `batch_idx` 的含义详解 在深度学习训练过程中，`batch_idx` 是**批次索引**，表示当前正在处理的数据批次在完整训练周期（epoch）中的顺序位置。其核心特性如下： 1. **索引起始值** - 从 $0$ 开始自动计数 - 示例：第一个批次 `batch_idx = 0`，第二个批次 `batch_idx = 1` 2. **计算方式** $$ \text{batch_idx} = \left\lfloor \frac{\text{当前样本累计数}}{\text{batch_size}} \right\rfloor $$ 例如：当 `batch_size=32` 时，处理第 $128$ 个样本时 `batch_idx = 3`（因为 $128 ÷ 32 = 4$） 3. **与枚举函数的关系** 通过 `enumerate()` 函数生成： ```python for batch_idx, (data, label) in enumerate(train_loader): # batch_idx 在此作用域内有效 ``` 4. **典型应用场景** | 场景 | 代码示例 | 作用 | |------|----------|------| | **进度监控** | `print(f"Processing batch {batch_idx}/{total_batches}")` | 实时显示训练进度 | | **周期性操作** | `if batch_idx % 100 == 0: save_checkpoint()` | 每100批保存模型 | | **调试定位** | `if loss > threshold: log_error(batch_idx)` | 记录异常批次位置 | | **学习率调整** | `scheduler.step(batch_idx)` | 基于批次调整学习率[^1] | 5. **边界值示例** - 完整 epoch 含 $N$ 个样本 - 批次总数 $B = \lceil N / \text{batch_size} \rceil$ - 末批索引为 $B-1$（索引从0开始） > **关键区别**：直接迭代 `for data, label in loader` 仅能访问数据，而 `batch_idx` 提供了**训练过程的时间维度信息**，这对控制训练流程至关重要[^1]。
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