nusences的batch['future_egomotion']怎么查看?
时间: 2024-02-02 21:04:45 浏览: 21
`batch['future_egomotion']`包含了未来一段时间内车辆的自我运动(相对于当前帧的运动)信息。这个信息是一个形状为`(batch_size, 6)`的张量,其中`batch_size`是当前batch的大小。这些自我运动信息被存储在一个Numpy数组中。你可以使用以下代码来查看这个数组:
```python
import numpy as np
future_egomotion = batch['future_egomotion']
print(np.shape(future_egomotion))
print(future_egomotion)
```
这将打印出`future_egomotion`的形状以及其存储的内容。注意,每行代表一个样本的自我运动信息,前3个元素是平移运动,后3个元素是旋转运动。
相关问题
8G显卡batch_size=?
对于一个具有8G显存的显卡,合适的batch_size取决于您正在运行的模型和数据集的大小。一般来说,较大的batch_size可以提高训练速度,但可能会增加显存的压力。建议您根据具体情况进行调整和实验,以找到最佳的batch_size。
在开始训练时,您可以尝试使用较小的batch_size,然后逐渐增加,观察显存的使用情况并确保不会超出限制。另外,一些深度学习框架也提供了自动调整batch_size的功能,可以根据显存大小和模型需求进行优化。
batch_size如何选择?
选择合适的 batch size 取决于许多因素,包括可用的 GPU 内存大小、训练数据集的大小、模型的复杂度等。通常来说,较大的 batch size 可以提高训练速度和并行化效率,但可能会导致内存不足。因此,建议在训练过程中逐渐增加 batch size,直到最大可用内存被占用为止。同时,还需要考虑到训练集的大小,如果训练集较小,建议采用较小的 batch size,以充分利用数据集。总之,选择合适的 batch size 需要根据具体情况进行调整和优化。