pytorch——batch_size

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于 2020-11-14 16:25:31 首次发布
批量大小(batch size)是指单次训练中使用的样本数量，通常为2的幂次，如32、64、128等。在批量大小概念提出前，每个epoch需一次性加载所有数据，导致内存负担增加。批量大小的引入能提高内存利用率，加快训练速度，并使梯度方向计算更准确，从而加速模型收敛。合适的选择可以平衡计算效率和模型性能。

1 定义
单次训练用的样本数，通常为2^N，如32、64、128

2 提出背景
在batch_size概念没提出之前，神经网络的训练每一个epoch需要将所有的数据一次性加载训练，使得内存负载加大。这样会准确计算梯度方向更准确，但不同梯度值差异过大，无法确定全局的学习率。在这样的条件下，batch_size被提出来了。

3 合适的batch_size训练的优点

  • 使内存利用率增大，加快训练速度
  • 使梯度方向计算更准确，收敛快
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PyTorch——手写数字识别
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### 构建手写数字识别模型 在构建手写数字识别模型时，通常会采用卷积神经网络（CNN），因为其对于图像特征提取非常有效。下面是一个简单的例子展示如何利用 PyTorch 来创建这样的模型。 #### 导入必要的库 首先需要导入所需的包和模块： ```python import torch from torch import nn, optim from torchvision import datasets, transforms from torch.utils.data import DataLoader ``` #### 数据预处理 为了准备训练集和测试集的数据，在加载之前要对其进行转换操作，比如将图片转成张量形式并标准化等[^3]。 ```python transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,)) ]) train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=transform) train_loader = DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=64, shuffle=True) test_loader = DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=1000, shuffle=False) ``` #### 定义模型结构 定义一个基于 `nn.Module` 的类来表示 CNN 模型。这里不会考虑批次大小(batch size)，而是专注于输入通道数、输出类别数目以及其他超参数设置[^1]。 ```python class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0) self.fc1 = nn.Linear(in_features=32 * 14 * 14, out_features=128) self.fc2 = nn.Linear(in_features=128, out_features=10) def forward(self, x): x = self.pool(torch.relu(self.conv1(x))) x = x.view(-1, 32 * 14 * 14) x = torch.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return x model = Net() ``` #### 设置优化器与损失函数 选择合适的优化算法以及相应的损失计算方式有助于提高模型性能。此处选择了交叉熵作为损失度量标准，并采用了随机梯度下降法(SGD)[^2]。 ```python criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9) ``` #### 训练过程 通过迭代遍历整个数据集来进行多次前向传播、反向传播更新权重的过程即为一轮epoch。重复多轮直到满足停止条件为止。 ```python for epoch in range(epochs): # loop over the dataset multiple times running_loss = 0.0 for data in train_loader: inputs, labels = data optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() print(f'Epoch {epoch + 1}, Loss: {running_loss / len(train_loader)}') print('Finished Training') ``` #### 测试评估 最后一步是对已训练好的模型进行验证，查看它对手写数字分类任务的表现情况。 ```python correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for data in test_loader: images, labels = data outputs = model(images) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() print(f'Accuracy of the network on the 10000 test images: {100 * correct / total}%') ```
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