深度学习中的batch_size,iterations,epochs等概念的理解
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 ...
原文：Pytorch学习笔记02----深度学习中的epochs，batch_size，iterations详解
batch size epoch iteration是深度学习中常见的几个超参数： 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 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。 iteration： 个iteration即迭代一次，也就是用batchsize个样本训练一次。 epoch： 个epoch指用训练 ...
2020-06-18 11:14 0 2597 推荐指数：
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batch_size 单次训练用的样本数，通常为2^N，如32、64、128... 相对于正常数据集，如果过小，训练数据就收敛困难；过大，虽然相对处理速度加快，但所需内存容量增加。 使用中需要根据计算机性能和训练次数之间平衡。 epoch 1 epoch = 完成一次全部 ...
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pytorch dataloader 取batch_size时候 出现bug
1、RuntimeError: invalid argument 0: Sizes of tensors must match except in dimension 0. Got 342 and 281 in dimension 3 at /pytorch/aten/src/TH/generic ...