轉自:https://blog.csdn.net/wcy23580/article/details/90082221 ...
顯存占用 模型顯存占用 batch size 每個樣本的顯存占用時間更寶貴,盡可能使模型變快 減少 flop 顯存占用不是和 batch size 簡單成正比,模型自身的參數及其延伸出來的數據也要占據顯存batch size 越大,速度未必越快。在你充分利用計算資源的時候,加大 batch size 在速度上的提升很有限尤其是 batch size,假定 GPU 處理單元已經充分利用的情況下:增大 ...
2021-12-10 21:09 0 2014 推薦指數:
轉自:https://blog.csdn.net/wcy23580/article/details/90082221 ...
epoch:訓練時,所有訓練圖像通過網絡訓練一次(一次前向傳播+一次后向傳播);測試時,所有測試圖像通過網絡一次(一次前向傳播)。Caffe不用這個參數。 batch_size:1個batch包含的圖像數目,通常設為2的n次冪,常用的包括64,128,256 ...
@tags caffe 概念 一個epoch表示“大層面上的一次迭代”,也就是指,(假定是訓練階段)處理完所有訓練圖片,叫一個epoch 但是每次訓練圖片可能特別多,內存/顯存塞不下,那么每個epoch內,將圖片分成一小堆一小堆的,每一小堆圖片數量相等,每一小堆就是一個batch(批次 ...
batch_size 單次訓練用的樣本數,通常為2^N,如32、64、128... 相對於正常數據集,如果過小,訓練數據就收斂困難;過大,雖然相對處理速度加快,但所需內存容量增加。 使用中需要根據計算機性能和訓練次數之間平衡。 epoch 1 epoch = 完成一次全部 ...
Batch Size:批尺寸。機器學習中參數更新的方法有三種: (1)Batch Gradient Descent,批梯度下降,遍歷全部數據集計算一次損失函數,進行一次參數更新,這樣得到的方向能夠更加准確的指向極值的方向,但是計算開銷大,速度慢; (2)Stochastic Gradient ...
一、epoch、batch_size和iteration名詞解釋,關系描述 epoch:所有的樣本空間跑完一遍就是一個epoch; batch_size:指的是批量大小,也就是一次訓練的樣本數量。我們訓練的時候一般不會一次性將樣本全部輸入模型,而是分批次的進行訓練,每一批里的樣本 ...
寫在前面: 從別處復制過來,感覺寫的清晰明了,當作復習材料,原作者鏈接在文末。 在訓練神經網絡的時候,我們難免會看到Batch、Epoch和Iteration這幾個概念。曾對這幾個概念感到模糊,看了網上的一些文章后,在這里做幾個小小的總結。 👉如有錯誤之處,還望指出。 名詞解釋 ...