在训练的时候，调用上述函数，写入tensorboard ...

tf.train.batch的偶尔乱序问题 tf.train.batch的偶尔乱序问题 我们在通过tf.Reader读取文件后，都需要用batch函数将读取的数据根据预先设定的batch_size打包为一个个独立的batch方便我们进行学习。 常用的batch函数 ...

tf.train.shuffle_batch函数解析 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ tf.train.shuffle_batch (tensor_list, batch_size, capacity, min_after_dequeue, num_threads ...

Pytorch中的BatchNorm的API主要有： 一般来说pytorch中的模型都是继承nn.Module类的，都有一个属性trainning指定是否是训练状态，训练状态与否将会影响到某些层的参数是否是固定的，比如BN层或者Dropout层。通常用model.train()指定 ...

记录一下pytorch如何进行单机多卡训练： 官网例程：https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/data_parallel_tutorial.html 下面以一个例子讲解一下，例如现在总共有8张卡，在第5、6、7三张卡上进行训练； step ...

model.train（）将模型设置为训练状态，作用：使Dropout，batchnorm知道后有不同表现（具体参考Dropout，batchnorm源码），只有这两个关心True or False。 将模型设置为测试状态有两种方法： 1.model.train(mode=False ...

batch_size、epoch、iteration是深度学习中常见的几个超参数： （1）batch_size：每批数据量的大小。DL通常用SGD的优化算法进行训练，也就是一次（1 个iteration）一起训练batchsize个样本，计算它们的平均损失函数值，来更新参数 ...

之前一直和小伙伴探讨batch normalization层的实现机理，作用在这里不谈，知乎上有一篇paper在讲这个，链接 这里只探究其具体运算过程，我们假设在网络中间经过某些卷积操作之后的输出的feature map的尺寸为4×3×2×2 4为batch的大小，3为channel的数目 ...