在訓練的時候，調用上述函數，寫入tensorboard ...

tf.train.batch的偶爾亂序問題 tf.train.batch的偶爾亂序問題 我們在通過tf.Reader讀取文件后，都需要用batch函數將讀取的數據根據預先設定的batch_size打包為一個個獨立的batch方便我們進行學習。 常用的batch函數 ...

tf.train.shuffle_batch函數解析 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ tf.train.shuffle_batch (tensor_list, batch_size, capacity, min_after_dequeue, num_threads ...

Pytorch中的BatchNorm的API主要有： 一般來說pytorch中的模型都是繼承nn.Module類的，都有一個屬性trainning指定是否是訓練狀態，訓練狀態與否將會影響到某些層的參數是否是固定的，比如BN層或者Dropout層。通常用model.train()指定 ...

記錄一下pytorch如何進行單機多卡訓練： 官網例程：https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/data_parallel_tutorial.html 下面以一個例子講解一下，例如現在總共有8張卡，在第5、6、7三張卡上進行訓練； step ...

model.train（）將模型設置為訓練狀態，作用：使Dropout，batchnorm知道后有不同表現（具體參考Dropout，batchnorm源碼），只有這兩個關心True or False。 將模型設置為測試狀態有兩種方法： 1.model.train(mode=False ...

batch_size、epoch、iteration是深度學習中常見的幾個超參數： （1）batch_size：每批數據量的大小。DL通常用SGD的優化算法進行訓練，也就是一次（1 個iteration）一起訓練batchsize個樣本，計算它們的平均損失函數值，來更新參數 ...

之前一直和小伙伴探討batch normalization層的實現機理，作用在這里不談，知乎上有一篇paper在講這個，鏈接 這里只探究其具體運算過程，我們假設在網絡中間經過某些卷積操作之后的輸出的feature map的尺寸為4×3×2×2 4為batch的大小，3為channel的數目 ...