tensorflow MINIST例子中batch大小对结果的影响

最新推荐文章于 2024-05-21 14:45:00 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42577493/article/details/81321696
探讨了在使用整个MNIST训练集进行模型训练时遇到的问题，包括计算耗时长及准确率低至9.8%的现象。

在做MNIST的例子时，如果把整个训练集feed给模型时，计算耗时较大，并且最终的准确率也只有9.8%左右，

谈谈深度学习中的 Batch_Size
程引的专栏
11-12 14万+
谈谈深度学习中的 Batch_SizeBatch_Size（批尺寸）是机器学习中一个重要参数，涉及诸多矛盾，下面逐一展开。首先，为什么需要有 Batch_Size 这个参数？Batch 的选择，首先决定的是下降的方向。如果数据集比较小，完全可以采用全数据集 （ Full Batch Learning ）的形式，这样做至少有 2 个好处：其一，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
基于Tensorflow的MINIST手写体识别
Emperor10的博客
03-30 1105
MINIS手写体识别相当于机器学习中的Hello world，作为深度学习领域的入门任务是初学者的首选。 数据集下载 download.py 1. MINIST数据集 MINIST数据集是一个图片压缩包，包含大量手写数字图片； 其中一个数据样本有两部分构成：手写图片和label; 数据集每个样本都是（1，784）维度的图片，为了方便展示就像下图一样画成二维矩阵，实际上后面要将向量转换为28*28的二维矩阵； 2. 读取数据 TensorFlow为了教学MNIST而提前编制了程序，所以只需两行.
tensorflow学习笔记——batch_size
wxsy024680的博客
07-28 5411
batch_size要适中，太小或太大都不好 1、如果batch_size太小，每轮迭代次数太多，而epoch又不能减少，因此训练速度变慢；同时，显存或内存利用率不高。 2、如果batch_size太大，每轮迭代次数太少，在epoch不变的情况下，总的迭代次数不足，训练效果不好，想要达到好的训练效果，需要增加epoch，因此训练速度也会变慢；同时，显存或内存可能溢出。 3、epoch关系到所有样本参与训练的次数，不能随意减少，总的迭代次数关系到权重参数优化的次数，也不能随意减少。 ...
TensorFlow学习 理解batchsize及其大小的影响
qq_36588760的博客
04-02 5474
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----------...
tensorflow 中的获取动态获取 BatchSzie 的大小
zjm750617105的专栏
10-07 5922
import tensorflow as tf import sys with tf.variable_scope('ha'): a1 = tf.get_variable('a', shape=[], dtype=tf.int32) with tf.variable_scope('haha'): a2 = tf.get_variable('a', shape=[]...
（Tensorflow之二十三）BATCH_SIZE的计算方法以及取值方法
abiggg的博客
03-25 7809
一、BATCH_SIZE对计算参数的影响BATCH_SIZE的主要影响到loss以及反向传播时的递度计算；在同一批次的训练中，loss及反向传播梯度为单个loss及反向传播递度的平均值。二、BATCH_SIZE选取当BATCH_SIZE过小例，当BATCH_SIZE为1时，相邻的两个样本之间差异非常大，则会使梯度值过大，导致始终无法收敛； 当BATCH_SIZE过大一方面，计算机内存消耗大，可以无
tensorflow中keras支持的mnist数据集
05-24
标题中提到的"tensorflow中keras支持的mnist数据集"意味着我们可以使用Keras API在TensorFlow环境中轻松加载和处理MNIST数据。Keras已经内置了对MNIST数据集的便捷支持，可以直接调用`keras.datasets.mnist.load_...
手把手入门：tensorflow案例实战MNIST（内附源代码和数据集）
flinjin的博客
03-16 1159
tensorflow一个简单的例子 tensorflow一个简单的例子：定义变量w和x，计算wx的值。跟numpy定义变量一样很相似，不同点在于：使用tf的时候，需要进行全局变量初始化操作。tf的所有操作都是在session中进行的，可以理解为tf首先定义了一个画板，然后所有的操作类似于在画板中画画一样。 import tensorflow as tf w = tf.Variable([[0.5,...
（泰迪云）tensorflow2实战
weixin_43901260的博客
02-19 1295
一、tensorflow2简单运用 #%%tensorflow2简单运用 import tensorflow as tf #tf.__version__ a = tf.constant([1.0,2]) b = tf.constant([3.0,4]) #确保a和b都是浮点型数据 result = a+b #print(type(result.numpy())) #print(result) #print(tf.reduce_mean(a)) #打印a的均值 #print(tf.reduce_m
深度学习——使用TensorFlow实现MNIST手写数字识别
最新发布
一个做过前端开发的产品经理，经历过睿智产品的折磨导致脱发之后，励志要翻身"农奴"把歌唱，一边打入敌人内部一边持续提升自己，为我们广大开发同胞谋福祉，坚决抵制睿智产品折磨我们码农兄弟！
05-21 1651
深度学习的旅程既充满挑战也极具魅力，从理论到实践的每一步都是对未知的探索。本文仅是入门指南，真正的学习在于不断实践与创新。你是否在深度学习项目中遇到过特别有趣或棘手的问题？你认为哪些资源或技巧对初学者尤其有帮助？欢迎在评论区分享你的故事和见解，让我们共同推动AI技术的进步。欢迎来到我的博客，很高兴能够在这里和您见面！希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围，不仅可以获得有趣的内容和知识，也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。DTcode7的博客首页。
#深入探究# Tensorflow 中 batch_size 的设置问题
lch551218的博客
01-06 6947
在学习tensorflow时，有几个地方都能设置batch_size 参数，这里对batch_size的设置做一个总结 首先强调一下，这个batch_size的作用就是规定每次梯度更新的样本数量 目前已知设置 batch_size 的地方有： tf.data.batch() 函数、生成器或keras.utils.Sequence实例 都能通过内部方法生成batch fit() 函数中的 batch_size 参数 根据输入数据类型的不同，可分为如下两种情况： 如果fit() 函数的数据采用数据集（包
关于Tensorflow中BATCH_SIZE,CELL_SIZE的讨论
u010483897的博客
12-22 1万+
本文转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31941650 这几天在看莫凡老师Tensorflow（以下简称TF）视频，被几个SIZE搞晕了，看了些资料，说说自己的理解，也和大家讨论一下。本人TF小白，还在学习中，请各位多多指教。 本文内容都是个人的一些观点，如有误，请及时指出，谢谢 话不多说，开始撸： 首先TF的几个关键的SIZE：
Tensorflow基础知识---训练样本的batch_size数据的准备
张伟的专栏
11-14 1万+
写在前面 在深度学习中除了模型最重要之外，数据更为重要，数据格式是模型输入的第一步，这里暂时只讨论batch_size的含义，如何准备batch_size的训练集数据,并不去过多的讨论如何batch_size的大小对学习效果的影响。 batch_size 准备batch_size的数据的原因主要是训练集在执行反向传播时需要用到梯度下降算法，使用所有样本进行训练的时候，会使得训练的时间复杂度大...
【BATCH_SIZE大小设置影响测试结果】
nkhgl的博客
12-27 9121
BATCH_SIZE大小设置会影响训练效果，这方面很多人已经介绍过原因了。但是，当我们训练完，BATCH_SIZE大小设置会影响到测试效果就感觉有些奇怪了。后来发现是没有设置随机数种子，加上torch.cuda.manual_seed_all(1)之后，结果就相对固定了。...
tensorflow学习笔记--深度学习中的epochs，batch_size，iterations详解
热门推荐
STHSF的地盘
06-02 5万+
深度学习框架中涉及很多参数，如果一些基本的参数如果不了解，那么你去看任何一个深度学习框架是都会觉得很困难，下面介绍几个新手常问的几个参数。
Tensorflow下对RNN中Batch-size的测试和理解
轻鸢简掠
11-15 5916
这篇笔记是基于tensorflow1.4版本，小白级别。代码是在网上下载的一个做mnist手写数字分类的LSTM，修改了两个小地方。 x = tf.split(x, n_steps, 0) cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y, logits=pred))- Batch-size增大
记录如何在tensorflow 中对batch中的每个image进行不同的操作
smileforhappened的博客
03-01 1534
tensorflow 是不支持像numpy一样对tensor/array 进行直接赋值的， 并且如果输出[batchsize, img_height, img_width, img_ch]的tensor， 如何对一个batch中的每个图片进行操作也比较麻烦。 解决这个问题主要是靠tensorflow的两个函数。 1、tf.map_fn(fn, elems, dtype) 这个函数有...
Tensorflow学习笔记
渐近自由
11-30 7950
Install Basic Usage 构建图 交互式方法 变量 MNIST Training MNIST Data Softmax CNN TensorFlow运作方式 Inference Loss TensorBoardInstallUbuntu14.04：#安装pip sudo apt-get install python-pip python-dev #安装tensorflow sudo p
深度学习中Batch size对训练效果的影响
爱吃鱼的猫
03-12 3万+
原文地址：http://blog.youkuaiyun.com/juronghui/article/details/78612653原文参考：https://www.zhihu.com/question/32673260一般来说，在合理的范围之内，越大的 batch size 使下降方向越准确，震荡越小；batch size 如果过大，则可能会出现局部最优的情况。小的 bath size 引入的随机性更大，难...
获取TensorFlow MINIST数据集教程指南
在TensorFlow中，这些脚本通常包括下载数据集、预处理数据（如归一化），然后构建和训练一个神经网络模型。对于初学者来说，这些步骤是学习机器学习和深度学习的基础。 如果下载该压缩文件并解压，我们可能会发现...
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