self.global_step和self.batch_resize_range有何关联,举例
时间: 2023-10-22 11:06:34 浏览: 46
self.global_step和self.batch_resize_range之间的关联是通过训练步数来实现的,具体来说:
在这段代码中,self.global_step是一个计数器,用于记录当前训练的步数。当训练步数小于等于4时,为了避免内存不足的问题,需要先使用最大的大小进行训练,以便后续可以逐渐降低大小。因此,当self.global_step小于等于4时,将调整大小设为上限,即使用最大的大小进行训练。而当self.global_step大于4时,就可以开始使用较小的大小进行训练,此时从batch_resize_range中随机选取一个新的大小进行调整。
例如,假设batch_resize_range的取值为(256, 512),表示输入数据的大小可以调整到256到512之间的任意值。在训练开始时,self.global_step的值为1,此时需要使用最大的大小512进行训练,因为此时可能内存空间较为充足。在第5步训练完成后,self.global_step的值变为5,此时可以开始使用较小的大小进行训练,例如从batch_resize_range中随机选取一个新的大小,例如320或384等。这样做可以使得输入数据的大小逐渐趋于批次数据的大小,从而提高神经网络的训练效果。
相关问题
self.global_step = (self.epoch_id-self.epoch_to_start) * self.steps_per_epoch + self.batch_id
这段代码是用来计算当前训练步数的,其中包括了当前训练的 epoch 数量、每个 epoch 的训练步数以及当前 batch 的编号。在训练模型时,每个 epoch 代表一次完整的训练过程,在每个 epoch 中会对所有的训练数据进行一次训练,而每个 epoch 中的训练过程会被拆分成多个 batch,每个 batch 中会对一部分数据进行训练。因此,通过计算当前训练的 epoch 数量、每个 epoch 的训练步数以及当前 batch 的编号,就可以得到当前训练的总步数。
if self.batch_resize_range is not None: lower_size = self.batch_resize_range[0] upper_size = self.batch_resize_range[1] if self.global_step <= 4: # do the first few batches with max size to avoid later oom new_resize = upper_size else: new_resize = np.random.choice(np.arange(lower_size, upper_size+16, 16)) if new_resize != x.shape[2]: x = F.interpolate(x, size=new_resize, mode="bicubic") x = x.detach() return x逐行解析
这段代码是在对输入数据进行预处理的基础上,进一步对输入数据进行大小调整,包括以下几个步骤:
1. 判断是否需要对输入数据进行大小调整,这个条件是self.batch_resize_range不为None。self.batch_resize_range是一个二元组,包含了要调整的大小范围,例如(256, 512)表示大小可以调整到256到512之间的任意值。
2. 如果需要进行大小调整,则从self.batch_resize_range中取出调整的下限和上限,并赋值给变量lower_size和upper_size。
3. 判断当前的训练步数self.global_step是否小于等于4,如果是,则将调整大小设为上限,这是因为在训练开始的几个批次中,为了避免内存不足的问题,需要先使用最大的大小进行训练,以便后续可以逐渐降低大小。
4. 如果当前的训练步数self.global_step大于4,则使用np.random.choice从大小范围中随机选取一个大小,步长为16。
5. 如果选取的新大小new_resize与x的第3个维度大小不同,则使用双三次插值方法(mode="bicubic")将x的大小调整到新的大小new_resize。
6. 将调整后的x从计算图中分离出来(detach),然后返回。这个操作是为了避免在训练过程中反向传播时,对调整操作进行反向传播。