caffe中batchsize的选择

本文探讨了batch size与学习率之间的关系,并建议当batch size减小时,学习率应相应增加以保持训练效果。此外,还提到batch size设为8的倍数有助于提高GPU并行运算效率。

来自 https://github.com/BVLC/caffe/issues/430


这里的意思就是batchsize和学习率是相关的,如果batchsize减小了X倍,则理论上学习率应增大sqrt(X)倍(当然这是找到最好的batchsize的情况下的),不过Alex还是用了X倍。后面 https://arxiv.org/abs/1404.5997 这个链接的论文还没看,有时间的可以看一下,好像有专门讲到batchsize的设置的


另外,batchsize最好设置为8的倍数,这样gpu的并行运算效率最高

### 修改 `batch_size` 参数的位置 在不同深度学习框架中,`batch_size` 的设置位置有所不同。以下是几种常见框架中修改 `batch_size` 的方法: #### TensorFlow/Keras 中的 Batch Size 设置 对于 Keras 或者基于 Keras API 的 TensorFlow 模型,在编译模型之后可以通过 `fit()` 方法来指定批量小。 ```python # 定义并编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy') # 训练模型时设定 batch size history = model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32) ``` 上述代码展示了如何通过调用 `fit()` 函数并将 `batch_size` 设定为 32 来控制每次迭代使用的样本数量[^5]。 #### Caffe 中的 Batch Size 和 Iter Size 配置 而在 Caffe 中,除了可以在网络定义文件 (prototxt) 中直接设置每层的 `batch_size` 外,还可以利用 solver 文件里的 `iter_size` 参数间接调整有效批处理尺寸。具体来说就是将多个 mini-batch 合成一个更的批次来进行一次更新操作。 ```protobuf net: "path/to/train_net.prototxt" test_iter: 800 test_interval: 500 base_lr: 0.01 momentum: 0.9 weight_decay: 0.0005 lr_policy: "step" gamma: 0.1 stepsize: 100000 display: 20 max_iter: 450000 snapshot: 10000 snapshot_prefix: "snapshots/cifar" solver_mode: GPU iter_size: 4 # 这里设置了 iter_size ``` 这里展示了一个典型的 Caffe 解决器配置示例,其中包含了 `iter_size` 参数用于累积梯度以形成较的逻辑上的一次更新所对应的批次数目[^1]。 #### PyTorch 数据加载器中的 Batch Size 控制 至于 PyTorch,则是在创建 DataLoader 实例时传入 `batch_size` 参数完成相应设置: ```python from torch.utils.data import DataLoader train_loader = DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=64, shuffle=True) for data in train_loader: inputs, labels = data ... ``` 这段 Python 脚本说明了怎样借助 PyTorch 提供的数据加载工具类——DataLoader 来管理训练集,并指定了每个小批量包含多少条记录作为输入给神经网络进行前向传播和反向传播过程的一部分[^4].
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