batch size转换

在机器学习中，有时候需要将样本数据转换为batch size更小或更大的形式。这个过程可以使用一些常用的方法进行转换，下面给出两个例子：

1. 将batch size从小变大：可以使用补零（zero-padding）的方法将原来的小batch补成更大的batch。具体方法是将小batch中的样本进行复制，直到达到所需的batch size。例如，如果原batch size为8，需要扩展到16，那么可以将原batch中的每个样本都复制一遍，得到一个大小为16的batch。

2. 将batch size从大变小：可以使用随机采样（random sampling）的方法将原来的大batch随机分成多个小batch。具体方法是将原batch中的样本随机分成若干个小batch，每个小batch的大小可以相同，也可以不同。例如，如果原batch size为128，需要分成大小为32的小batch，那么可以将原batch中的样本打乱顺序后，每32个样本组成一个小batch，直到所有样本都被分到小batch中为止。

相关问题

openvino动态onnx batchsize模型转换

OpenVINO可以将动态batchsize的ONNX模型转换为其支持的静态batchsize的模型。下面是一种实现方式：

首先，安装OpenVINO工具包，并将模型优化器（Model Optimizer）集成到环境中。该工具用于将ONNX模型转换为OpenVINO可以加载和推理的IR模型。

在转换ONNX模型之前，我们需要了解该模型的动态输入形状。通常，动态batchsize的模型在网络的输入节点上会标记为-1或None。我们可以使用ONNX Runtime库来动态推理模型并获取输入形状。

下一步是使用Model Optimizer将ONNX模型转换为IR模型。为了支持静态batchsize，我们需要在转换过程中指定batch参数。命令行示例如下：

python mo.py --input_model model.onnx --output_dir output --input_shape [B,C,H,W] --mean_values [mean_values] --scale_values [scale_values] --batch B

在命令行中，我们需要提供转换的ONNX模型，输出目录，输入形状，均值和缩放值。重要的是，在输入形状中指定batch维度并将其设置为所需的静态batchsize。

完成转换后，我们可以使用OpenVINO进行推理，输入静态batchsize的数据进行推理。

需要注意的是，在转换和推理过程中，我们需要确保模型和数据的形状匹配，以避免错误发生。如果需要批量推理，可以使用循环迭代每个批量进行推理。

这就是使用OpenVINO将动态batchsize的ONNX模型转换为静态batchsize模型的简要步骤。通过这种方式，我们可以使用OpenVINO对不同大小的批量进行高效推理。

时序预测batchsize

根据提供的引用内容，没有直接回答时序预测batchsize的问题。但是可以了解到，本次使用transformer进行时序预测的体验中，作者没有考虑设置测试集，这是一个重大失误。同时，为了将数据适配到transformer模型中，需要将数据从【seq_len,batch,feature_size】转换为【seq_len,batch,d_model】的形式。因此，可以推测在进行时序预测时，需要考虑数据的维度和格式，以及如何设置测试集等问题。