paddle推理batch_size
时间: 2023-12-18 12:04:52 浏览: 36
根据引用中的说明,可以使用`fluid.layers.data`函数创建一个数据变量,并通过设置`append_batch_size=True`来插入一个未知的维度。这样可以在运行时根据实际情况设置不同的`batch_size`。因此,在使用PaddlePaddle进行推理时,可以根据具体需求设置`batch_size`。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [深度学习+PaddlePaddle笔记(一)](https://blog.csdn.net/qq_46215191/article/details/113570433)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
相关问题
with fluid.dygraph.guard(fluid.CUDAPlace(0)): accs_train = [] model_dict, _ = fluid.load_dygraph('MyCNN') batch_size = train_parameters["train_batch_size"][0] model = MyCNN() model.load_dict(model_dict) #加载模型参数 model.eval() #验证模式 train_reader = paddle.batch(data_reader(train_list_path), batch_size=batch_size, drop_last=True) eval_reader = paddle.batch(data_reader(eval_list_path), batch_size=batch_size, drop_last=True)
这段代码使用PaddlePaddle框架进行深度学习模型的评估。通过`fluid.dygraph.guard(fluid.CUDAPlace(0))`方法指定使用GPU进行模型评估。接着,定义一个空列表`accs_train`,用于存储训练集的准确率。使用`fluid.load_dygraph`方法加载之前训练好的模型参数,并通过`MyCNN()`创建一个新的卷积神经网络模型。调用`model.load_dict`方法将之前训练好的模型参数加载到新模型中,再调用`model.eval()`方法将模型切换到评估模式。接下来,使用`paddle.batch`方法将训练集和验证集数据读入内存,并指定批次大小和是否舍弃最后一批数据。该方法返回一个Python生成器,每次迭代产生一个批次的数据。可以使用该生成器遍历数据集,并使用训练好的模型对数据进行评估。
def forward(self, x): # x形状大小为[batch_size, input_len, feature_size] # output形状大小为[batch_size, input_len, hidden_size] # hidden形状大小为[num_layers, batch_size, hidden_size] output, (hidden, cell) = self.lstm_layer(x) # output: [batch_size, input_len, hidden_size] -> [batch_size, input_len*pred_len] output = paddle.reshape(output, [len(output), -1]) output1 = self.linear1_1(output) output1 = self.dropout(output1) output1 = self.linear1_2(output1) # output1 = self.dropout(output1) # output1 = self.linear1_3(output1) output2 = self.linear2_1(output) output2 = self.dropout(output2) output2 = self.linear2_2(output2) # output2 = self.dropout(output2) # output2 = self.linear2_3(output2) # outputs: ([batch_size, pre_len, 1], [batch_size, pre_len, 1]) return [output1, output2]
这段代码是一个模型的前向传播函数,输入x是一个形状为[batch_size, input_len, feature_size]的tensor,经过一个LSTM层后得到形状为[batch_size, input_len, hidden_size]的output和形状为[num_layers, batch_size, hidden_size]的hidden和cell。然后将output经过两个全连接层和dropout层,得到两个形状为[batch_size, pred_len]的输出output1和output2。最后返回output1和output2。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![whl](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)