batch_size和minibatch

batch_size和minibatch都是在深度学习中用于训练模型的参数。它们都涉及到将训练数据集分成多个批次进行处理。

batch_size指的是每个批次中包含的样本数量。在训练过程中，模型会根据每个批次的样本进行参数更新。较大的batch_size可以加快训练速度，因为每个批次中的样本可以并行计算，但也会占用更多的内存。较小的batch_size则可以更好地逼近模型的梯度，但训练速度可能较慢。

minibatch是一种常见的训练策略，它将整个训练数据集分成多个较小的批次进行处理。每个批次中的样本数量通常是batch_size的一部分。通过使用minibatch，可以减少每次迭代中需要处理的数据量，从而提高训练效率。

总结起来，batch_size是指每个批次中的样本数量，而minibatch是一种将整个数据集分成多个批次进行训练的策略。它们在深度学习中都是非常常见的参数。

相关问题

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。

batch_size=batch_size,

当Batch Normalization设为训练模式时，拒绝任何batch-size为1的情况。这是因为BN归一化是依靠当前mini-batch的均值和方差进行归一化的，如果batch-size太小，所谓的均值和方差并不能代表不同样本之间的差异，归一化结果的差异会非常大，失去了归一化的意义。此外，当batch-size设为1时，BN的结果近似于Instance Normalization（IN）。

解决这个问题有几种方法：
1. 将dataloader的drop_last参数设置为True，这样在加载训练数据时遇到batch=1的情况，会自动丢弃多余的样本。
2. 如果在测试阶段需要保持BN为训练模式，并且希望在batch-size为1时仍然有效，可以修改源码，在nn.functional文件中注释掉报错的代码。
3. 如果问题出现在数据集最后一轮，即剩余1个样本，可以直接删除多余的样本或者增加一个样本。