epoch batch_size解析

最新推荐文章于 2023-10-19 14:02:41 发布
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文章标签： pytorch
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/michaelchan1234/article/details/105616323
本文深入解析了机器学习中epoch和batch的概念，强调了epoch代表数据集完整遍历一次，而batch则是为了计算机底层高效处理数据，将数据集分为更小的部分进行训练。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

epoch > batch
迭代一次是epoch
但是迭代一次 在计算机底层实现的过程不可能一次性把数据传上去 需要分块 这就是batch 一次传多少就是batch_size

dedededer
关注
大模型训练关键参数Epoch、Batch_size和Iterations
渡江客涂鸦板
02-05 2020
在深度学习中，Epoch、Batch_size和Iterations是调节模型训练过程的三个重要参数，它们共同影响着训练的效率和模型的性能。今天，我们就来聊聊这三个常见参数的概念和联系。
样本数（N）、时间步长（seq_len）和批次大小（batch_size）
lin的博客
01-14 2120
问题记录
Epoch和Batch Size
爱吃冰淇凌的羊驼
03-01 5233
梯度下降 　　这是一个在机器学习中用于寻找最佳结果（曲线的最小值）的迭代优化算法。 　　梯度的含义是斜率或者斜坡的倾斜度。 　　下降的含义是代价函数的下降。 　　算法是迭代的，意思是需要多次使用算法获取结果，以得到最优化结果。在数据很庞大的时候（在机器学习中，几乎任何时候都是），我们才需要使用 epochs，batch size，迭代这些术语，在这种情况下，一次性将数据输入计算机是不可能的...
神经网络中epoch、batch、batchsize
qq_45857607的博客
11-21 6107
epoch、batch、batchsize理解
剖析深度学习中的epoch与batch_size关系、代码
码农研究僧的博客
10-19 1万+
为了区分深度学习中这两者的定义，详细讲解其关系以及代码在 PyTorch 中，“epoch”（周期）和 “batch size”（批大小）是训练神经网络时的两个重要概念它们用于控制训练的迭代和数据处理方式。Epoch 是指整个训练数据集被神经网络完整地遍历一次的次数。在每个 epoch 中，模型会一次又一次地使用数据集中的不同样本进行训练，以更新模型的权重。通常，一个 epoch 包含多个迭代（iterations），每个迭代是一次权重更新的过程。
神经网络中epoch、batch、batch_size、epoch、iteration理解
qq_36998053的博客
03-01 1万+
1 epoch 当一个完整的数据集通过神经网络一次并且返回一次的过程称为一个epoch。 然而，当一个epoch对于计算机太过庞大时，就需要把它分成多个小块。 2 batch 在不能将数据一次性通过神经网络的适合，就需要将数据集分成几个batch。 3 batch_size 直观的理解 一个batch中的样本总数（一次训练所选取的样本数）。batch_size的大小影响模型的优化程度和速度。同时其直接影响到GPU内存的使用情况，假如你GPU显存不大，该数值最好设置小一点。 提出batch_size
深度学习中的epoch,batch_size,iterations含义解析
shuijinghua的博客
01-06 4598
参考：https://www.jianshu.com/p/e5076a56946c epoch,batch_size,iterations,学习率，这几个都是深度学习训练模型时经常遇到的概念，这几个都是什么呢？ 梯度下降法 一切的一切，要从机器学习中的梯度下降法说起。梯度下降法是机器学习中经典的优化算法之一，用于寻求一个曲线的最小值。所谓梯度，即一条曲线的坡度或倾斜率，下降指代下降递减的过程...
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset,batch_size=batch_size,shuffle=True)代码解析
06-03
这段代码使用PyTorch中的DataLoader类来创建一个数据加载器，用于将数据集dataset中的数据分成若干个batch，每个batch包含batch_size个数据样本。具体的解析如下： 1.导入PyTorch库 ``` import torch ``` 2.创建...
self.data_size = (len(self.data_list)) // self.batch_size self.max_steps = int(self.epoch * self.data_size) self.learning_rate = args.learning_rate
最新发布
03-23
epoch和data_size相乘是否合理，是否应该用总样本数除以batch_size再乘以epoch；学习率的设置是否正确，是否会有类型或范围的问题。 在解释的时候，要分点详细说明每行代码的功能，可能的注意事项，以及应用场景。...
train_pdbs = deepcov_list valid_pdbs = casp_list train_dataset = DistDataset(train_pdbs, all_feat_paths, all_dist_paths, training_window, pad_size, expected_n_channels, label_engineering='16.0') valid_dataset = DistDataset(valid_pdbs, all_feat_paths, all_dist_paths, training_window, pad_size, expected_n_channels, label_engineering='16.0') train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) valid_loader = DataLoader(valid_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)这个shuffle是什么意思
03-08
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) # 验证数据加载器：保持数据原始顺序 valid_loader = DataLoader(valid_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False) ``` --...
pytorch dataloader 取batch_size时候出现bug的解决方式
09-17
今天小编就为大家分享一篇pytorch dataloader 取batch_size时候出现bug的解决方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
卷积神经网络训练三个概念（epoch，迭代次数，batchsize）
无敌三脚猫的专栏
04-24 6023
总结下训练中最最基础的三个概念：Epoch, Batch, Iteration。
训练时的Batchsize和Epoch之间的区别是什么？
qq_38343151的博客
04-02 1万+
阅读这篇文章后，你会知道： ·随机梯度下降是一种迭代学习算法，它使用训练数据集来更新模型。 ·批量大小是梯度下降的超参数，在模型的内部参数更新之前控制训练样本的数量。 ·Epoch数是梯度下降的超参数，其控制通过训练数据集的完整传递的数量。 这篇文章分为五个部分： 1.随机梯度下降 2.什么是Sample？ 3.什么是Batch？ 4....
Pytorch：关于epoch、batch_size和batch_idx（iteration ）的一些理解（深度学习）
热门推荐
鳄鱼的博客
07-15 1万+
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
AI医生-诊断肺炎
深度学习与计算机视觉
05-10 825
使用CNN通过识别患者胸部的X光片，来判断患者是否患有肺炎人工智能在现实世界中有许多应用，其中非常重要的一项是在医疗行业中的应用。在本文中，我将提供卷积神经网络如何从胸部的X光片来诊断肺...
机器学习中epoch和batch_size分别代表什么？
jkokj23153的博客
09-18 2754
机器学习中epoch和batch_size分别代表什么？
关于epochs和batch_size含义的理解
wen_ding的博客
10-18 1802
epochs,epoch的意思和batch_size的意思
pytorch：解决训练数据不能被batchsize整除
To be a better man
05-27 2271
训练seq2seq模型时，训练数据一般都不能刚好和batchsize成整数倍数关系。 那么在每个epoch训练中，最后会剩余一组数据量<batchsize的数据。 此时这些数据可能会不适合编写的网络形状，或者代码中reshape形状的部分，在rnn中还会不匹配隐状态形状。 因为我的训练数据量很大，所以直接把最后一个不足batch的数据组抛弃就好。 Data = Dataset_Pred timeenc = 0 if args.embed!='timeF' else 1 flag = 'pred';
详细解释：Epoch、batch_size批处理大小、迭代次数之间的关系
weixin_40893448的博客
05-08 1万+
Epoch、batch_size批处理大小、迭代次数之间的关系问题：当遇到参数Epoch时，我们应该将其具体设置多少呢？或者应该迭代多少次呢？举例说明 问题：当遇到参数Epoch时，我们应该将其具体设置多少呢？或者应该迭代多少次呢？ epoch的大小跟迭代次数有着密切的关系，我认为通常在迭代次数处于2000-3000之间损失已经处于平稳，大部分在第2000之前已经趋于稳定，如果在2000-3000区间损失仍有较大幅度变化，说明你的数据或模型有问题。 那么怎么根据已有的信息，估算出我们应该设置的Epoch大
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