Fluid如何在输入层定义batch_size大小？

飞桨PaddlePaddle

于 2019-03-07 10:51:07 发布

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/PaddlePaddle/article/details/88290455

本文探讨了在Paddle的Fluid版本中，如何使用paddle.batch()方法设置不同大小的batch_size，以及这如何影响模型训练过程。通过调整batch_size，可以观察到模型收敛速度和最终性能的变化。

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问题描述：我想尝试不同的batch_size大小，以观察不同batch_size大小对模型本身的影响
相关代码：

x = fluid.layers.data(name='x', shape=[13], dtype='float32')
y_predict = fluid.layers.fc(input=x, size=1, act=None)
y = fluid.layers.data(name='y', shape=[1], dtype='float32')
cost = fluid.layers.square_error_cost(input=y_predict, label=y)

问题分析：

在Fluid版的Paddle中通常使用paddle.batch()方法来设置输入数据的大小，但并不一定要显示的定义在输入层，因为Fluid版的paddle会自动更加你输入数据的batch_size大小自动定义输入层batch_size的大小，保证输入数据与输入层batch_size始终是相同的。当然，如果想要显示调用也是完全可以的。例如：

固定batch size维度
image = fluid.layers.data(name="image", shape=[32, 784], append_batch_size=False)

解决方法：

通常通过paddle.batch()定义输入batch_size大小的输入数据，Paddle的输入层，即fluid.layers.data()方法会自动将输入层的大小改成与paddle.batch()定义的batch_size相同的大小

trainer.train(
        reader=paddle.batch(
            paddle.reader.shuffle(uci_housing.train(), buf_size=500),
            batch_size=2),
        feeding=feeding,
        event_handler=event_handler,
        num_passes=30)