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1原创 深度学习中Epoch、Batch以及Batch size的设定
Epoch（时期）：当一个完整的数据集通过了神经网络一次并且返回了一次，这个过程称为一次>epoch。（也就是说，所有训练样本在神经网络中都 进行了一次正向传播 和一次反向传播 ）再通俗一点，一个Epoch就是将所有训练样本训练一次的过程。然而，当一个Epoch的样本（也就是所有的训练样本）数量可能太过庞大（对于计算机而言），就需要把它分成多个小块，也就是就是分成多个Batch 来进行训练。**Batch（批 / 一批样本）：将整个训练样本分成若干个Batch。Batch_Size
2021-07-16 11:02:23
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原创 Pytorch中经常见到的View( )函数
Pytorch里经常会见到tensor.view( a, b ,c ......)，a, b, c等等都是函数内的参数，可以理解为reshape功能，重构张量的维度。比如：a = torch.Tensor(2, 3)print(a)# tensor([[0.0000, 0.0000, 0.0000],# [0.0000, 0.0000, 0.0000]])b = a.view(3, 2)print(b)# tensor([[0.0000, 0.0000],# ...
2021-07-08 10:27:31
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转载 Pytorch中tensor与numpy类型数据在GPU和CPU之间的转换
1. CPU tensor转GPU tensor：cpu_imgs.cuda()2. GPU tensor 转CPU tensor：gpu_imgs.cpu()3. numpy转为CPU tensor：torch.from_numpy( imgs )4.CPU tensor转为numpy数据：cpu_imgs.numpy()5. note：GPU tensor不能直接转为numpy数组，必须先转到CPU tensor。6. 如果tensor是标量的话，可以直接使用 i
2021-06-28 14:55:04
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空空如也
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