size()和size

在C++中，sizeof()用于获取数据类型或者变量所占内存空间的大小。可以通过sizeof计算获取数组元素个数。而在jQuery中，length是属性，size()是方法。如果你只是想获取元素的个数，两者效果一样既 ("img").length和("img").length和("img").size() 获取的值是一样的。但是，如果计算一个字符串的长度，只能使用size()方法，因为length属性只适用于DOM元素的数量。因此，在C++中，sizeof()用于获取内存大小，而在jQuery中，size()方法用于获取元素的数量或字符串的长度。

相关问题

batchsize和lookback

batch size和lookback是两个不同的概念。Batch size是指每次模型训练时使用的样本数量，而lookback通常用于时间序列分析中，用于指定模型需要考虑多少个时间步之前的数据。

具体来说，lookback指的是在进行时间序列预测时，模型需要考虑多少个时间步之前的数据。例如，如果lookback为1，则模型只考虑前一个时间步的数据来进行预测。如果lookback为3，则模型需要考虑前3个时间步的数据来进行预测。lookback的设置通常需要结合具体的时间序列数据进行调整，一般情况下会根据经验或者试错的方式来进行设置。

与之相对应的，batch size指的是每次模型训练时使用的样本数量。一般来说，batch size越大，模型的训练速度越快，但是会占用更多的内存和显存。同时，batch size的设置也会影响到模型的收敛速度和泛化性能。具体的batch size的设置需要结合实际情况进行调整，一般建议将batch size设置为2的幂次方，例如16、32、64等。

batch和 batch size

在深度学习中，batch指的是一次迭代中用于训练的样本数量。而batch size是指每个batch中包含的样本数量。

根据引用的原则，选择较大的batch size可以减少迭代次数，从而缩短训练时间。同时，较大的batch size会占用较大的内存。相反，选择较小的batch size会增加迭代次数，导致训练时间较长，但能够降低内存的占用。

引用中提到的mini-batch是一种融合了上述两种方法优点的梯度下降方法。它将整个batch分成小的batch，然后在每个小batch上进行梯度下降。

引用指出，选择合适的batch size是为了在内存效率和容量之间找到最佳平衡。因此，根据具体的场景和计算资源，可以选择适当的batch size来进行训练。

综上所述，batch是一次迭代中用于训练的样本数量，而batch size是每个batch中包含的样本数量。选择合适的batch size可以在训练时间和内存占用之间取得平衡。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>