batch的值多少合适
时间: 2023-09-27 07:09:45 浏览: 27
这取决于你的计算机和应用程序的性能以及任务的复杂性。一般来说,如果你的计算机和应用程序的性能较低,或者任务比较复杂,较小的batch值可能更合适,例如32或64。如果你的计算机和应用程序的性能较高,或者任务比较简单,较大的batch值可能更合适,例如128或256。但是,你需要进行实验来找到最适合你的应用程序的batch值。
相关问题
苹果m1芯片训练时batch size多少合适
关于苹果 M1 芯片训练时的 batch size,不同的任务和数据集需要不同的 batch size 来达到较好的准确率和效率。通常,batch size 的选择也跟内存大小有关。对于 M1 芯片的限制来说,建议初次试验使用相对较小的 batch size,例如 16 或 32,然后根据性能来进行调整。另外,一些成功的案例表明,即使针对相对大型的模型和数据集,苹果 M1 芯片的 batch size 也可以设置为相对较小的值。
data_args.batch_size多少合适
`data_args.batch_size`的合适值因取决于数据集的大小、模型的复杂性和可用的GPU内存等因素。一般来说,较大的批量大小可以提高训练效率,但会消耗更多的GPU内存,而较小的批量大小可能会使训练更加稳定,但可能需要更多的训练时间。通常建议从较小的批量大小开始,例如16或32,并逐步增加批量大小,直到您的GPU内存无法容纳更大的批量大小为止。