paddle.batch()中batch_size的作用

最新推荐文章于 2022-03-31 10:47:35 发布
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分类专栏： # 数据准备 paddlepaddle 文章标签： numpy 神经网络 输入层
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通过实践，探讨了PaddlePaddle的paddle.batch()函数中batch_size参数的作用。文章指出，batch_size主要影响全连接层的计算，决定每个批次样本的数量，输出Tensor的形状与batch_size相关。

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PaddlePaddle学习笔记 ——BATCH_SIZE、paddle.reader.shuffle
qq_41347594的博客
06-17 1083
看这个文档：https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api_cn/io_cn/batch_cn.html#batch paddle.reader.shuffle ：可修改读取数据集大小 fluid.nets.simple_img_conv_pool：官网文档 img = fluid.layers.data(name='img', shape=[1, 28, 28], dtype='float32') conv_pool = fluid.ne
PaddleX模型faster rcnn 训练报错（batch Size）设置过大
firstpmhk的博客
03-26 799
2021-03-26 07:03:48 [INFO] Starting to read file list from dataset... 2021-03-26 07:03:58 [INFO] 5316 samples in file ./alu/aluminum_inspection/train_list.txt creating index... index created! 2021-03-26 07:03:58 [INFO] Starting to read file.
paddlepaddle的 epoch，迭代次数，batchsize 的计算公式
Vertira的博客
03-31 3404
1. 名词解释 epoch：训练时，所有训练数据集都训练过一次。 batch_size：在训练集中选择一组样本用来更新权值。1个batch包含的样本的数目，通常设为2的n次幂，常用的包括64,128,256。 网络较小时选用256，较大时选用64。 iteration​：训练时，1个batch训练图像通过网络训练一次​（一次前向传播+一次后向传播），每迭代一次权重更新一次；测试时，1个batch测试图像通过网络一次​（一次前向传播）。所谓iterations就是完成一次epoch所需的ba..
paddle 基础函数 batch_norm
Tak-Wah Blog
10-09 1296
官方文档：https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api_cn/layers_cn/batch_norm_cn.html 示例： import paddle.fluid as fluid import numpy as np #x = fluid.layers.data(name='x', shape=[3, 7, 3, 7], dtype='float32', append_batch_size=False) x = flu.
使用paddle.batch自定义读取数据函数
Kai的博客
08-14 4175
自定义读取数据函数时，想要使用paddle.batch对数据进行读取时，train_reader需要返回list类型的data，且data[i]的类型为tuple，具体数据如下 train_reader = paddle.batch(paddle.reader.shuffle(reader('train'), buf_size=5e4), batch_size=8) for batch_id, data in enumerate(train_reader()): imgs = np.reshap
请在这个DeepCFD的网络添加attention机制，并给出示例代码：import paddle import paddle.nn as nn class Attention(nn.Layer): def __init__(self, input_size, hidden_size): super(Attention, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.attn = nn.Linear(self.input_size + self.hidden_size, 1) self.softmax = nn.Softmax(axis=1) def forward(self, input, hidden): max_len = input.shape[0] attn_energies = paddle.zeros([max_len, 1]) for i in range(max_len): attn_energies[i] = self.score(input[i], hidden) attn_weights = self.softmax(attn_energies) context = paddle.sum(attn_weights * input, axis=0) return context.unsqueeze(0) def score(self, input, hidden): energy = self.attn(paddle.concat([input, hidden], axis=1)) return energy class DeepCFD(nn.Layer): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(DeepCFD, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers=2, batch_first=True) self.attention = Attention(input_size, hidden_size) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, input): output, (hidden, cell) = self.lstm(input) context = self.attention(output, hidden[-1]) output = self.fc(context) return output
05-10
self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers=2, batch_first=True) self.attention = Attention(input_size, hidden_size) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, ...
net = LeNet5() paddle.summary(net,(-1,1,img_size,img_size)) from paddle.metric import Accuracy save_dir = "model/lenet_2" epoch = 5 lr = 0.01 weight_decay = 5e-4 batch_size = 64 model = paddle.Model(net) optim = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=lr,parameter=model.parameters(),weight_decay=weight_decay) model.prepare(optim,paddle.nn.CrossEntropyloss(),paddle.nn.Accuracy()) model.fit(train_dataset,epochs=epoch,batch_size=batch_size,save_dir=save_dir,verbose=1) best_model_path = "model/lenet_2/final.pdparams" net = LeNet5() model = paddle.Model(net) model.load(best_model_path) model.prepare(optim,paddle.nn.CrossEntropyloss(),Accuracy()) results = model.evaluate(test_dataset,batch_size=batch_size,verbose=1) print(results)在pytorch中如何表示
06-03
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False) device = torch.device("cuda" if torch.cuda....
with fluid.dygraph.guard(fluid.CUDAPlace(0)): accs_train = [] model_dict, _ = fluid.load_dygraph('MyCNN') batch_size = train_parameters["train_batch_size"][0] model = MyCNN() model.load_dict(model_dict) #加载模型参数 model.eval() #验证模式 train_reader = paddle.batch(data_reader(train_list_path), batch_size=batch_size, drop_last=True) eval_reader = paddle.batch(data_reader(eval_list_path), batch_size=batch_size, drop_last=True)
最新发布
06-10
接下来，使用`paddle.batch`方法将训练集和验证集数据读入内存，并指定批次大小和是否舍弃最后一批数据。该方法返回一个Python生成器，每次迭代产生一个批次的数据。可以使用该生成器遍历数据集，并使用训练好的模型...
PaddlePaddle把单卡训练改为多卡训练
xiangxianghehe的博客
03-24 4571
环境 Paddle>=1.2 cuda9 cudnn7 Python3.5 train关键代码段 def train(model): predict,loss,iou = create_model(model=model) optimizer = fluid.optimizer.Adam(learning_rate=1e-4) optimizer.minimize...
新手入门第四课——PaddlePaddle快速入门
梁小憨憨的博客
10-07 1348
学习百度AI Studio的笔记，供自己复习和记录学习过程中的思路使用，如想了解详情请移步百度AI Studio 新手入门第四课——PaddlePaddle快速入门快来上手第一个Demo吧！——用PaddlePaddle做房价预测Step1：准备数据Step2：网络配置（1）网络搭建(2)定义损失函数(3)定义优化函数Step3.模型训练 and Step4.模型评估（1）创建Executor(2）定义输入数据维度（3）定义绘制训练过程的损失值变化趋势的方法draw_train_process(4）训练并保
『paddle』paddleseg 学习笔记：参数说明
libo-coder
07-14 2003
目录1. 重点参数说明1.1 学习率设置1.2 yaml 文件参数设置 1. 重点参数说明 1.1 学习率设置 在 PaddleSeg 的配置文件给出的学习率中，除了 "bisenet_optic_disc_512x512_1k.yml" 中为单卡学习率外，其余配置文件中均为 4 卡的学习率，如果采用的是单卡训练，则学习率设置应变成原来的 1/4。 1.2 yaml 文件参数设置 batch_size: 4 # 设定 batch_size 的值即为迭代一次送入网络的图片数量，一般显卡显存越大，batch
瞎聊深度学习——PaddlePaddle的使用（一）
二哥为啥不像程序员？
06-04 1万+
PaddlePaddle介绍 PaddlePaddle是百度自主研发的集深度学习核心框架、工具组件和服务平台为一体的技术领先、功能完备的开源深度学习平台，有全面的官方支持的工业级应用模型，涵盖自然语言处理、计算机视觉、推荐引擎等多个领域，并开放多个预训练中文模型。 PaddlePaddle同时支持稠密参数和稀疏参数场景的大规模深度学习并行训练，支持千亿规模参数、数百个节点的高效并行训练。Pad...
使用paddleX进行目标检测详解
weixin_45259896的博客
10-14 4864
数据标注 这部分直接复制了paddleX里的文档 数据标注。 手机拍照图片旋转 当您收集的样本图像来源于手机拍照时，请注意由于手机拍照信息内附带水平垂直方向信息，这可能会使得在标注和训练时出现问题，因此在拍完照后注意根据方向对照片进行处理，使用如下函数即可解决 from PIL import Image, ExifTags def rotate(im): try: for orientation in ExifTags.TAGS.keys(): if Exi
paddle 动态图编程
love_data_scientist的博客
08-27 956
1.paddlehttps://www.paddlepaddle.org.cn/ 2.数据是mnist，把mnisit数据集合变成 img \t label形式 #coding:utf-8 from __future__ import print_function import numpy as np import paddle.fluid as fluid import paddle...
《我的PaddlePaddle学习之路》笔记二——MNIST手写数字识别
夜雨飘零
01-21 1万+
目录 目录 数据集的介绍 定义神经网络 开始训练模型 导入依赖包 初始化Paddle 获取训练器 开始训练 使用参数预测 初始化PaddlePaddle 获取训练好的参数 读取图片 开始预测 所有代码 项目代码 参考资料 数据集的介绍 如题目所示,本次训练使用到的是MNIST数据库的手写数字,这个数据集包含60,000个示例的训练集以及10,000个示例的测试集....
《我的PaddlePaddle学习之路》笔记四——自定义图像数据集的识别
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夜雨飘零
01-21 1万+
目录 目录 数据集介绍 生成图像列表 读取数据 定义神经网络 使用PaddlePaddle开始训练 导入依赖包 初始化Paddle 获取参数 创建训练器 开始训练 使用PaddlePaddle预测 所有代码 项目代码 参考资料 数据集介绍 如果我们要训练自己的数据集的话,就需要先建立图像列表文件,下面的代码是Myreader.py读取图像数据集的一部分,从这些代码中可...
paddlepaddle初步印象
麦好的AI乐园
07-20 1万+
从其官网整理了一些资料如下：1、基本概念基本使用概念PaddlePaddle是源于百度的一个深度学习平台。PaddlePaddle为深度学习研究人员提供了丰富的API，可以轻松地完成神经网络配置，模型训练等任务。 这里将介绍PaddlePaddle的基本使用概念，并且展示了如何利用PaddlePaddle来解决一个经典的线性回归问题。 在使用该文档之前，请参考 安装文档 完成PaddlePaddl
《PaddlePaddle从入门到炼丹》四——卷积神经网络
夜雨飘零
10-29 1万+
文章目录前言训练模型预测图像参考资料 前言 上一章我们通过学习线性回归例子入门了深度学习，同时也熟悉了PaddlePaddle的使用方式，那么我们在本章学习更有趣的知识点卷积神经网络。深度学习之所以那么流行，很大程度上是得益于它在计算机视觉上得到非常好的效果，而在深度学习上几乎是使用卷积神经网络来提取图像的特征的。在PaddlePaddle上如何定义一个卷积神经网络，并使用它来完成一个图像识别的任...
新手第四课-PaddlePaddle快速入门
qq_42582489的博客
04-01 1013
新手第四课-PaddlePaddle快速入门 文章目录新手第四课-PaddlePaddle快速入门PaddlePaddle基础命令计算常量的加法：1+1计算变量的加法：1+1使用PaddlePaddle做线性回归 PaddlePaddle基础命令 PaddlePaddle是百度开源的深度学习框架，类似的深度学习框架还有谷歌的 Tensorflow、Facebook的 Pytorch等，在入门深度学...
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