如何查看小批梯度下降中一共训练了多少epoch, batch size是多少,一个epoch中有多少次iteration
时间: 2024-05-07 21:16:10 浏览: 10
在小批梯度下降中,一共训练了多少epoch、batch size以及一个epoch中有多少次iteration,可以通过以下方法查看:
1. 查看训练代码中的参数设置部分,通常会设置epoch数和batch size大小,例如:
```
num_epochs = 10
batch_size = 32
```
2. 计算一个epoch中的iteration次数,可以通过以下公式计算:
```
num_iterations = num_samples / batch_size
```
其中,num_samples是训练数据集的样本数。
3. 在训练过程中,可以通过打印日志或保存训练记录来查看训练过程中的epoch数和iteration次数。
例如,可以在每个epoch结束时打印出当前epoch数和iteration次数:
```
for epoch in range(num_epochs):
for i, (inputs, targets) in enumerate(train_loader):
# 训练模型
...
# 打印当前epoch数和iteration次数
print('Epoch [{}/{}], Iteration [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, i+1, num_iterations, loss.item()))
```
或者在训练过程中保存训练记录,例如保存每个epoch的平均损失:
```
losses = []
for epoch in range(num_epochs):
for inputs, targets in train_loader:
# 训练模型
...
# 记录当前batch的损失
losses.append(loss.item())
# 计算当前epoch的平均损失,并保存到文件中
avg_loss = sum(losses) / len(losses)
with open('train.log', 'a') as f:
f.write('Epoch {}: {:.4f}\n'.format(epoch+1, avg_loss))
```
通过查看保存的训练记录文件,可以得知训练过程中的epoch数和iteration次数。