num_epochs = 10 batch_size = 8 dataset = DataSet(np.array(x_train), list(y_train)) train_size = int(len(x_train) * 0.7) test_size = len(y_train) - train_size train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(dataset, [train_size, test_size]) train_loader = Data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, drop_last=True) test_loader = Data.DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, drop_last=True)这段代码中关于深度学习的超参数有什么

在这段代码中，关于深度学习的超参数包括num_epochs和batch_size。下面是这些超参数的解释：

1. num_epochs：表示训练过程中数据将被迭代的次数。每个epoch代表将整个训练数据集通过模型进行一次前向传播和反向传播的过程。

2. batch_size：表示每次迭代中用于训练的样本数量。在每个epoch中，将训练数据分成小批量(batch)进行训练，而不是一次性使用全部训练数据。这样做的好处是可以减小内存需求、加快训练速度，并且可以更好地优化模型。

除了上述的超参数，代码中还涉及到了数据集划分和数据加载的超参数，包括train_size和test_size。这些超参数用于划分训练集和测试集，并设置了数据加载器(DataLoader)中的batch_size、shuffle和drop_last等参数，以便进行数据的批量加载和打乱顺序。这些超参数的选择可能会影响模型的训练效果和性能。