pytorch的Dataloader的shuffle
https://blog.csdn.net/qq_20200047/article/details/105671374 1.簡單測import sys 輸出： ...
原文：PyTorch筆記--shuffle=True
在機器學習中，我們會將數據集分成很多個批次來訓練。每次拋出一個批次的數據來計算損失函數，再根據損失函數計算參數的梯度。 再根據梯度來更新參數。然后數據加載器會接着拋出下一個批次的數據來計算損失函數，。。。 如下圖所示，起初隨機選擇一個參數的初值theta 。損失函數L 是參數theta 的表達式，根據第一個批次的數據計算L ，並對theta 求導求出梯度g， 根據梯度更新theta ，更新后的參數 ...
2021-09-11 13:32 0 331 推薦指數：
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