pytorch的Dataloader的shuffle
https://blog.csdn.net/qq_20200047/article/details/105671374 1.简单测import sys 输出： ...
原文：PyTorch笔记--shuffle=True
在机器学习中，我们会将数据集分成很多个批次来训练。每次抛出一个批次的数据来计算损失函数，再根据损失函数计算参数的梯度。 再根据梯度来更新参数。然后数据加载器会接着抛出下一个批次的数据来计算损失函数，。。。 如下图所示，起初随机选择一个参数的初值theta 。损失函数L 是参数theta 的表达式，根据第一个批次的数据计算L ，并对theta 求导求出梯度g， 根据梯度更新theta ，更新后的参数 ...
2021-09-11 13:32 0 331 推荐指数：
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