深度学习训练两种读取和训练方式差异

最新推荐文章于 2025-09-28 13:51:58 发布
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本文探讨了两种有效的内存管理方法：一次性加载所有数据适用于小数据集；批量加载则适用于大数据集，通过合理设置batch大小，避免内存溢出，确保训练过程顺利进行。

1、加载全部数据到显存中然后训练
这种方式对于小数据量数据没问题，一次加注全部数据不会爆内存
2、一个batch加载，加载一个完毕后训练再加载反反复复
这种方式无论多少数据，只要设置batch合适都不会爆内存
这时GPU使用率是零在这里插入图片描述

一种使用梯度下降算法支持训练网络保存和读取的三层神经网络模板_BP神经网络.zip
10-02
在深度学习领域，BP神经网络是一种重要的多层前馈神经网络模型，其训练过程依赖于反向传播算法（Back Propagation）和梯度下降法。这种模型通常包含输入层、隐藏层以及输出层，每层之间的神经元通过权重连接，其目的...
深度学习-快速有效实现模型数据的保存和读取
10-10
在深度学习领域，模型的保存和读取是至关重要的步骤，尤其在训练大型模型或进行持续研究时。本文将深入探讨如何在Python环境中，利用TensorFlow、PyTorch等主流深度学习框架，快速且有效地保存和加载模型数据。 ...
【Python深度学习】做深度学习训练时，如果数据集太大，无法一次性加载进GPU，应该如何做？
若北辰
08-27 929
方法核心思想优点缺点适用场景实现复杂度小批量训练（Mini-Batch Training）与数据加载器（DataLoader）将数据集划分为小批量，每次只加载一个小批量到GPU中进行训练。- 易于实现- 是深度学习的标准做法- 支持多进程加载- 内存可能成为瓶颈- 需要调整批量大小避免内存不足适用于大部分场景低数据分片与分布式训练（Data Sharding & Distributed Training）将数据集分片，每个GPU或节点处理其中一部分数据，分布式训练。
深度学习之三---深度学习的两种主要学习方法与区别
kevin_bobolkevin的博客
01-18 2267
深度学习之三---深度学习的两种主要学习方法与区别 有监督学习：对具有概念标记（分类）的训练样本进行学习，以尽可能对训练样本集外的数据进行标记（分类）预测。这里，所有的标记（分类）是已知的。因此，训练样本的岐义性低。 无监督学习：对没有概念标记（分类）的训练样本进行学习，以发现训练样本集中的结构性知识。这里，所有的标记（分类）是未知的。因此，训练样本的岐义性高。聚类就是典型的无监督学习
HALCON深度学习实战：分类、目标检测与缺陷检测全解析
最新发布
weixin_30700095的博客
09-28 1023
传统机器视觉依赖手工特征提取，难以应对复杂光照、形变和背景干扰。HALCON引入深度学习后，通过卷积神经网络（CNN）自动学习图像的层次化特征表达，显著提升了工业检测的鲁棒性与泛化能力。图像分类作为计算机视觉中最基础且应用最广泛的深度学习任务之一，在工业自动化、医疗影像分析、智能安防等领域扮演着核心角色。HALCON 作为一款功能强大的机器视觉软件，其深度学习模块不仅支持标准分类流程的快速部署，还允许开发者基于特定场景需求构建自定义神经网络结构，并实现从数据准备到模型推理的全流程闭环控制。
深度学习笔记（十六）---几种数据形式的灵活读取
一一
04-14 1674
数据的读取是我们进行工作的第一步，在我们拿到各种各样的数据时，首先要知道数据的格式以及label，对应的种类，数量，下面就先介绍常用数据的读取方式。从数据角度分两种，一是ndarray格式的纯数值数据的读写，二是对象(数据结构)如dict的文件存取。 导入将要使用的函数包 import cv2 from torchvision.datasets import ImageFolder impo...
深度学习网络的训练方式
张帅影&RS&DeepLearning
06-19 1100
深度学习网络训练方式
论深度学习模型的训练方式
letwetry的博客
06-18 1232
根据个人经验总结的帖子，可能会有很多地方不合适或者有漏洞。
深度学习入门之二阶段小demo练习（持续更新系列）
weixin_44414948的博客
12-04 1590
根据个人经验总结的深度学习入门路线（简单快速） https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44414948/article/details/109704871 深度学习深度学习入门之一阶段小demo练习 https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44414948/article/details/109864551 最近一直在指导师弟师妹深度学习的入门，在他们完成了一阶段的demo练习后，又布置了以下二阶段demo练习。 （主要锻炼他们的神经网络搭建、读取数据集、导出.
利用深度学习训练小说模型.zip
01-14
总之，"利用深度学习训练小说模型"是一个涵盖深度学习基础知识、文本预处理、模型构建、训练和评估的综合性项目。它不仅能够帮助你提升技术技能，还能激发你对自然语言处理和创造力的探索。无论你是深度学习的新手...
深度学习知识点全面总结
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专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
01-05 36万+
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.........
CPU深度学习训练速度过慢+keras深度学习训练常见函数解释
weixin_43201920的博客
05-06 5471
2020/5/2 日记录 cpu训练速度慢的可能原因 请参考 深度学习训练速度的提高的一些浅见(1)gpu,cpu,硬盘等硬件 1.【线程】 pytorch以及tensorflow的多线程输入设定过大，一般推荐较大数据流4线程，较小2线程。具体问题具体分析，要看数据输入是否是训练速度优化的瓶颈。 numpy或者opencv等的多线程操作或者tensorflow以及pytorch在cpu运行上的op...
深度学习 | 训练及优化方法
Joselynzhao
06-17 7304
训练及优化方法深度网络优化方法优化及调试策略:实践流程梯度消失与梯度爆炸Sigmoid 激活函数问题ReLU参数初始化学习率迭代次数batch sizeBatch 方差与 learning rate 关系Large-batch 魔咒正则化正则化技术概述数据增强技术数据集规范化目标函数及正则化 深度网络优化方法 优化及调试策略:实践流程 确定目标:误差度量及期望目标 建立端到端流程: 数据读取、预...
关于深度学习的一些训练技巧
weixin_39326879的博客
04-17 740
主要总结了一些别人的、同时我也赞同的深度学习训练技巧： 1.尽量对数据做shuffle（shuffle是对数据进行打乱的意思）； 2.除了模型结构，模型的各种超参对效果的影响也很大，要小心谨慎对待。 所以Ensemble是论文刷结果的终极核武器,深度学习中一般有以下几种方式同样的参数,不同的初始化方式不同的参数,通过cross-validation,选取最好的几组同样的参数,模型训练的不同阶段，即...
深度学习常识
Gavinmiaoc的博客
03-16 2701
1.overfitting :线性回归模型 拟合的函数和训练集的关系图片拟合的函数和训练集误差较大，我们称这种情况为 欠拟合图片拟合的函数和训练集误差较小，我们称这种情况为 合适拟合图片拟合的函数完美的匹配训练集数据，我们称这种情况为 过拟合拿到一个样本，特征非常多，而样例特别少，这样用回归去直接拟合非常困难，容易过度拟合。比如北京的房价：假设房子的特征是（大小、位置、朝向、是否学区房、建造年代、...
深度学习中的batch理解（batch size 一次喂给神经网络的数据大小量）
Dontla的博客
02-18 2万+
本文引用自：训练神经网络时如何确定batch size？ 文章目录前言回顾Batch SizeWhich one？ 前言 当我们要训练一个已经写好的神经网络时，我们就要直面诸多的超参数了。这些超参数一旦选不好，那么很有可能让神经网络跑的还不如感知机。因此在面对神经网络这种容量很大的model前，是很有必要深刻的理解一下各个超参数的意义及其对model的影响的。 回顾 简单回顾一下神经网络的一次迭代...
训练AI太辛苦？OpenAI新方法：不如让AI之间互教吧
量子位
02-16 1468
Root 编译自 OpenAI 博客量子位 出品 | 公众号 QbitAI训练一个AI，往往需要喂大量的正确的合适的样例。用什么样例合适？判断样例正确的标准是啥？又要多少人力来标注训练的数据？这些问题想想都头大@_@所以呢，OpenAI一伙人就在想，有没有可能让AI之间互相训练？经过一番努力，OpenAI终于设计粗了一种AI互教的方法，且尽可能让AI用人类看得懂的样例来互教。这种方法会选出一个最小
【深度学习实验】前馈神经网络（七）：批量加载数据（直接加载数据→定义类封装数据）
天地玄黄 魑魅魍魉 风花雪月 商角徵羽
09-22 796
本文介绍了如何基于鸢尾花数据集构建一个数据迭代器，以便在每次迭代时从全部数据集中获取指定数量的数据。（借助深度学习框架中的Dataset类和DataLoader类来实现此功能。）
【pytorch记录】torch.utils.data.Dataset、DataLoader、分布式读取并数据
magic_ll的博客
03-07 8954
pytorch提供了一个数据读取的方法，使用了 torch.utils.data.Dataset 和 torch.utils.data.DataLoader。 要自定义自己数据的方法，就要继承 torch.utils.data.Dataset，实现了数据读取以及数据处理方式，并得到相应的数据处理结果。然后将 Dataset封装到 DataLoader中，可以实现了单/多进程迭代输出数据。 1 torch.utils.data.Dataset 要自定义自己的 Dataset 类，需要重载两个方式，【_.
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