caffe中的iteration,batch_size, epochs

caffe中的iteration,batch_size, epochs

举个例子吧~
比如现在训练集一共是60000张图片
1.batch_size:该值是一个超参数,意味着用户希望模型一次能训练多少张图片
2.iteration:该值也是一个超参数,一般在caffe中的solver.prototxt设置,表示用户要进行多少次的训练,假设batch_size设置为100张,iteration设置为1w轮,那么就表示模型一共要将10w*100张图片进行训练,由于超过总图片数量,那么就会进行多次循环训练。
3.epochs:该值不是一个超参数,它是由batch_size和图片总数有关,img_num / batch_size = epochs,假设batch_size设置为100张,那么epochs = 60000 / 100 = 600轮,即将所有图片全部训练一遍所需要的次数。

### 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()` 方法来指定批量大小。 ```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 合成一个更大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大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].
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

进我的收藏吃灰吧~~

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值