这是最开始模型的定义,由于这里对init state进行了zero初始化,这里涉及到了batch size,这里就是导致后来喂数据的时候,不能改变bathc size的原因,通过查dynamic rnn的api说明,它是可以不提供initial state,让其自行填充为 的,只需要指定dtype即可。将outputs, final state tf.nn.dynamic rnn lstm cel ...
2019-01-13 17:31 0 815 推荐指数:
Batch_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 ...
在自己完成的几个有关深度学习的Demo中,几乎都出现了batch_size,iterations,epochs这些字眼,刚开始我也没在意,觉得Demo能运行就OK了,但随着学习的深入,我就觉得不弄懂这几个基本的概念,对整个深度学习框架理解的自然就不够透彻,所以今天让我们一起了解一下这三个概念 ...
一、epoch、batch_size和iteration名词解释,关系描述 epoch:所有的样本空间跑完一遍就是一个epoch; batch_size:指的是批量大小,也就是一次训练的样本数量。我们训练的时候一般不会一次性将样本全部输入模型,而是分批次的进行训练,每一批里的样本 ...
参考 ———— 图例讲解 https://blog.csdn.net/u014518506/article/details/80445283 理解:cell其实只有一个 ; sequence length其实就是这个cell更新多少次;LSTM的参数总数其实从全 ...
Batch_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 ...
epoch:训练时,所有训练图像通过网络训练一次(一次前向传播+一次后向传播);测试时,所有测试图像通过网络一次(一次前向传播)。Caffe不用这个参数。 batch_size:1个batch包含的图像数目,通常设为2的n次幂,常用的包括64,128,256 ...
)。 因而,一个epoch内,就要处理多个batch。 batch_size表示的是,每个batch内有多 ...