batch_cnt 和batch_size的区别

batch_cnt和batch_size都与深度学习中的mini-batch有关，但是它们的含义略有不同。

batch_size指的是每个mini-batch中包含的样本数量，通常情况下，我们会将训练数据分成若干个mini-batch进行训练。batch_size的大小会影响模型训练的速度和效果，一般来说，batch_size越大，每次迭代更新参数的时候就会更加准确，但同时也需要更多的计算资源。

batch_cnt则是指训练数据集中一共有多少个mini-batch。在深度学习中，通常会对数据集进行shuffle后再进行mini-batch的划分，这样可以增加数据的随机性，使得模型更加稳健。

因此，batch_size和batch_cnt都是与mini-batch有关的概念，但是一个是mini-batch中样本的数量，一个是数据集中mini-batch的数量。

相关问题

select case when overdue_days > 0 then ‘逾期’ when overdue_days = 0 and remain_principal > 0 then ‘在贷’ end, count(distinct sso_id) as remain_cnt from ( (select * from p02.ods_fin_notify_sms_send_info where ( substring(business_batch_no, 1, 22) = 'SNO2023070417590292025' or substring(business_batch_no, 1, 22) = 'SNO2023052219260890070' ) and return_msg = '处理成功') as a left join ( select dayno, ssoid, overdue_days, remain_principal from p02.dwd_loan_user_loan_apply_all_d where dayno = 20230708 or dayno = 20230523 ) as b on substring(a.business_batch_no, -8) = b.dayno and a.sso_id = b.ssoid ) group by case when overdue_days > 0 then ‘逾期’ when overdue_days = 0 and remain_principal > 0 then ‘在贷’ end

以下是根据您提供的 SQL 查询语句进行的解释：

该查询语句是对两个子查询进行左连接，并根据条件进行筛选和计数。首先，子查询 a 从表 `p02.ods_fin_notify_sms_send_info` 中选择符合条件的记录，其中条件为 `business_batch_no` 的前22位等于 'SNO2023070417590292025' 或 'SNO2023052219260890070'，并且 `return_msg` 等于 '处理成功'。然后，子查询 b 从表 `p02.dwd_loan_user_loan_apply_all_d` 中选择符合条件的记录，其中条件为 `dayno` 等于 20230708 或 20230523。

接下来，这两个子查询通过关联条件 `substring(a.business_batch_no, -8) = b.dayno and a.sso_id = b.ssoid` 进行左连接。

最后，根据 `overdue_days` 和 `remain_principal` 的值分类统计并计算独立的 `sso_id` 数量。当 `overdue_days > 0` 时，分类为 '逾期'，当 `overdue_days = 0` 且 `remain_principal > 0` 时，分类为 '在贷'。

请注意，在 SQL 查询中使用的引号可能需要根据您的数据库系统进行适当调整。

torchrun --nproc_per_node=${GPUS_PER_NODE} --nnodes=${WORKER_CNT} --node_rank=${RANK} \ --master_addr=${MASTER_ADDR} --master_port=${MASTER_PORT} cn_clip/training/main.py \ --train-data=${train_data} \ --val-data=${val_data} \ --resume=${resume} \ ${reset_data_offset} \ ${reset_optimizer} \ --logs=${output_base_dir} \ --name=${name} \ --save-step-frequency=${save_step_frequency} \ --save-epoch-frequency=${save_epoch_frequency} \ --log-interval=${log_interval} \ ${report_training_batch_acc} \ --context-length=${context_length} \ --warmup=${warmup} \ --batch-size=${batch_size} \ --valid-batch-size=${valid_batch_size} \ --valid-step-interval=${valid_step_interval} \ --valid-epoch-interval=${valid_epoch_interval} \ --lr=${lr} \ --wd=${wd} \ --max-epochs=${max_epochs} \ --vision-model=${vision_model} \ ${use_augment} \ --text-model=${text_model} \ --use-flash-attention # activate FlashAttention运行到这里卡住怎么回事

这是一条使用torchrun命令行工具训练AI模型的命令，其中包含了多个参数和选项，主要包括：

- nproc_per_node：每个节点使用的GPU数量
- nnodes：使用的节点数量
- node_rank：当前节点的排名
- master_addr：主节点的地址
- master_port：主节点的端口号
- train-data：训练数据的路径
- val-data：验证数据的路径
- resume：恢复训练时的模型路径
- reset_data_offset：是否重置数据偏移量
- reset_optimizer：是否重置优化器状态
- logs：日志输出路径
- name：模型名称
- save-step-frequency：多少步保存一次模型
- save-epoch-frequency：多少轮保存一次模型
- log-interval：多少步输出一次日志
- report_training_batch_acc：是否输出每个batch的准确率
- context-length：输入文本的上下文长度
- warmup：学习率预热轮数
- batch-size：训练时每个batch的大小
- valid-batch-size：验证时每个batch的大小
- valid-step-interval：多少步验证一次
- valid-epoch-interval：多少轮验证一次
- lr：学习率
- wd：权重衰减
- max-epochs：最大训练轮数
- vision-model：使用的视觉模型
- use_augment：是否使用数据增强
- text-model：使用的文本模型
- use-flash-attention：是否使用闪光注意力机制