深度学习训练：为啥batchsize 16和32训练速度一样？

最新推荐文章于 2025-03-24 16:53:17 发布
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分类专栏： 项目-23年10月25 文章标签： python
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从以下几个方面考虑
1、GPU利用率：如果在16的时候就已经达到了100%，那么速度在batch size 32也是一样

Python深度学习：【模型参数系列】你需要知道的batch_size冷知识
若北辰
04-22 425
batch_size指的是用于在一个训练迭代中更新模型权重的样本数量。每个批次包含的样本将一起被传递通过网络，进行一次前向传播和一次后向传播，然后基于这些样本计算得出的损失来更新模型的参数。
深度学习知识点全面总结
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01-05 33万+
本文详细介绍深度学习概念及原理，参考网上相关资料汇总，内容包含众多章节，包括神经网络基础及常见深度学习网络结构介绍，用于个人学习总结，适合深度学习初学者学习。同时介绍机器学习常见的分类算法：SVM、神经网络、随机森林、逻辑回归、KNN、贝叶斯。常见的监督学习算法：感知机、SVM、人工神经网络、决策树、逻辑回归.........
batch_size对训练的影响
一休
11-13 3450
批大小的选择通常依赖于具体的任务、硬件资源和对模型性能的需求。硬件受限：如果显存或内存有限，可以选择较小的批量（如 16、32），这样可以避免内存不足的问题。提升泛化能力：如果关注模型的泛化能力，可以选择较小的批量（如 32、64），这样能利用梯度的随机性帮助模型更好地泛化。加速收敛：如果希望模型快速收敛且避免梯度波动，可以选择较大批量（如 128、256），同时适当增加学习率。分布式训练：在分布式训练中，较大的批量（如 512、1024）通常更为高效，因为它可以减少通信开销。实验调优。
深度学习（CV）显存占用分析
zhongzhh8的博客
09-09 4104
深度学习（CV）显存占用分析 一般来说，占用显存大的并不是输入图像，而是神经网络中的中间变量以及使用optimizer算法时产生的巨量的中间参数。参考https://oldpan.me/archives/how-to-calculate-gpu-memory 占用显存大概分以下几类： 模型中的参数(卷积层或其他有参数的层) 模型在计算时产生的中间参数(也就是输入图像在计算时每一层产生的输入和输出...
paddleocr快速使用tensorrt进行推理加速
最新发布
LZL2020LZL的博客
03-24 269
shape_info_filename=“shape.txt”,首次运行：程序会分析输入图像的尺寸范围，并生成shape.txt文件。后续运行：直接复用该文件，避免重复优化。但是，在执行新的进程时一定要删除shape.txt文件再运行否则会报错。误区：使用tensorrt就一定要用到engine文件×，这里的文件地址输入是’models/ocr/ch_PP-OCRv4_det_infer/'，不需要我们自己转换。
paddleOCRv3之四： rec识别部分用 tensorRT（C++）部署
qq_40622955的博客
12-28 3514
tensorRT是nvdia GPU模型部署的一个框架，似乎只是部分开源，github地址.大多数时候用这个框架去部署模型效果提升还是比较好的。
关于【batch】的一些问题
qq_43308156的博客
05-01 1万+
关于【batch】的问题
batch size 训练时间_深度学习 | Batch Size大小对训练过程的影响
weixin_42300418的博客
01-12 2547
转自：面试中问你 Batch Size大小对训练过程的影响​mp.weixin.qq.com先看两个问题：(1)深度学习中batch size的大小对训练过程的影响是什么样的？(2)有些时候不可避免地要用超大batch，比如人脸识别，可能每个batch要有几万甚至几十万张人脸图像，训练过程中超大batch有什么优缺点，如何尽可能地避免超大batch带来的负面影响？面试版回答在不考虑Batch No...
深入浅出Batch Size，对模型训练的影响分析
qq_40716944的博客
11-02 1982
训练神经网络以最小化以下形式的损失函数：theta 代表模型参数m 是训练数据样本的数量i 的每个值代表一个单一的训练数据样本J_i 表示应用于单个训练样本的损失函数通常，这是使用梯度下降来完成的，它计算损失函数相对于参数的梯度，并在该方向上迈出一步。随机梯度下降计算训练数据子集 B_k 上的梯度，而不是整个训练数据集。
训练时第二个step loss特别大_浅析深度学习中Batch Size大小对训练过程的影响
weixin_39624606的博客
11-21 1288
之前面试过程中被问到过两个问题： （1）深度学习中batch size的大小对训练过程的影响是什么样的？ （2）有些时候不可避免地要用超大batch，比如人脸识别，可能每个batch要有几万甚至几十万张人脸图像，训练过程中超大batch有什么优缺点，如何尽可能地避免超大batch带来的负面影响？-------------------------------面试版回答----------...
batchsize16 和64 的区别，为什么batchsize越大，越占显存
weixin_44394479的博客
04-19 1004
实践中发现，较小的 batch size 有时能更好地泛化到未见过的数据上。这是因为较小的 batch size 引入了一种噪声，这有助于网络不过度适应训练数据。因此，batch size 越大，存储这些信息所需的内存（显存）就越多。：更大的 batch size 意味着梯度估计可能更准确，因为它是基于更多数据的平均值计算得出的。然而，这并不总是意味着更快的收敛，因为可能会陷入局部最小值。：理论上，更大的 batch size 可以提高数据处理的速度，因为它可以更有效地利用并行计算资源，如 GPU。
batchsize批量大小介绍及调整策略
qq_45720073的博客
03-05 4157
较大的批量大小可以提高训练稳定性和内存利用率，但可能需要更多的计算资源，并可能降低模型的泛化能力。批量大小（Batch Size）的选择依赖于多种因素，包括模型的复杂度、可用的内存（GPU或CPU）、训练数据的大小以及特定任务的需求。不同的批量大小会对训练过程产生不同的影响，包括学习的稳定性、收敛速度、内存需求以及最终模型的性能。相对于批量大小为1，可能有更平滑的收敛过程，但每次迭代处理更多数据，导致每个epoch需要更长时间。较小的批量大小仍然有利于模型泛化，但随着批量大小增加，过拟合的风险降低。
关于TensorFlow GPU 跑神经网络爆内存的处理办法
FOYO_NEW_DL的博客
04-21 1万+
本人上一篇博客介绍了vgg16模型的finetuning（网址：点击打开链接），在cpu上跑没问题，但是我在全部复制到gpu（gtx750TI）上跑却发生爆内存的情况，下面介绍一下我的解决办法。      不得不承认爆内存跟我的渣渣gpu有关，为了尽量的减少gpu内存的使用率，在加载vgg16模型的时候并没有直接调用命令，而是把网络的权重跟偏置都设为常值，直接赋值，减少了以后sess.r...
CNN基础——如何设置BatchSize
AI浩
05-14 2万+
3.5 Batch_Size 3.5.1 为什么需要 Batch_Size？ Batch的选择，首先决定的是下降的方向。 如果数据集比较小，可采用全数据集的形式，好处是： 由全数据集确定的方向能够更好地代表样本总体，从而更准确地朝向极值所在的方向。 由于不同权重的梯度值差别巨大，因此选取一个全局的学习率很困难。 Full Batch Learning 可以使用 Rprop 只基于梯度符号并且针对性单独更新各权值。 对于更大的数据集，假如采用全数据集的形式，坏处是： 随着数据集的海量增长和内存限制
训练过程--Batchsize（总之一般情况下batchsize能设多大就设多大）
wydbyxr的博客
12-06 11万+
尽可能地设大batchsize "Large Batch Large Batch在 keypoints上也是有用的，大概能提到0.4到0.3的点的AP。" 在利用 ImageNet 训练 AlexNet 模型时，其中每 GPU 的最优批量大小为 512。如果我们希望使用大量 GPU 并保证每 GPU 皆拥有理想的执行效率，则应当将批量大小设定为 16 x 512 = 8192。 "Tra...
batch size设置技巧 谈谈batchsize参数
张齐贤的博客
03-30 15万+
深度学习中经常看到epoch、 iteration和batchsize，下面按自己的理解说说这三个的区别： （1）batchsize：批大小。在深度学习中，一般采用SGD训练，即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练； （2）iteration：1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次； （3）epoch：1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次； 举个例子...
caffe学习笔记19-batchsize参数
YiLiang
03-05 6904
caffe学习记录
神经网络训练时常见的概念问题
zhongshaoyy的博客
03-09 2925
epoch、 iteration和batchsize，三个的区别： （1）batchsize：一个批次样本含量。在深度学习中，即每次训练在训练集中取  batchsize 个样本训练； （2）iteration：1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次； （3）epoch：1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次； 举个
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