3d模型 batch size选择

在3D模型训练中，batch size是指每次将一组数据输入到神经网络中的样本数。选择batch size时需要考虑以下几个因素：

1. **硬件资源**：较大的batch size通常可以更好地利用GPU的并行计算能力，但如果超过显存限制，可能导致内存溢出。因此，需根据可用的GPU内存大小调整。

2. **优化效率**：大batch size有助于减少随机噪声对训练的影响，并且在某些优化算法如SGD（Stochastic Gradient Descent）中，批量更新梯度能提供更稳定的收敛。

3. **模型收敛速度**：较小的batch size可能带来更快的收敛速度，因为每个权重更新都是基于更多的样本。然而，这可能会导致训练不稳定，尤其是在深度学习模型中。

4. **时间与迭代次数**：更大的batch size意味着更少的迭代次数，可能影响最终的模型性能。如果训练时间有限，可能需要权衡batch size来平衡速度和质量。

一般来说，选择batch size时会先从较大的值开始（如32、64或更大），然后通过实验调整，观察训练的损失曲线、验证精度以及计算效率来找到最优的batch size。常见的实践策略是在小batch size上快速验证，再逐步增大直到达到硬件允许的最大值。

相关问题

3d batch_size

根据引用[1]中的总结，确定batch_size的方法是根据数据集的大小和样本数目来确定。如果样本类别数目较少且模型没有BN层，则可以将batch_size设置得较小一点。如果样本类别数目较多且模型没有BN层，则可以将batch_size设置得较大一点，以保证一个batch里面各个类别都能取到样本。当数据集很小的时候，可以采用Full Batch Learning，即每次使用所有的训练集进行训练，此时batch_size的大小可以设置为8的倍数。对于有BN层的模型且数据集较大且类别较多的情况，可以尽量将batch_size设置得越大越好。

根据引用[2]中的代码，输出y的shape为[None, n_steps, output_size]，即[1,1000,1]。这表示batch_size为1，n_steps为1000，output_size为1。

根据引用[3]中的例子，假设RNN Inputs包含6个x，但被分成了两个独立的batch，所以batch_size为2。每个batch里面包含3个x，所以time_steps为3。因此，可以通过batch_size * time_steps来确认batch的维度，即2 * 3 = 6。

综上所述，根据不同的情况和需求，可以确定3D batch_size的大小。

self.plchdr_lf = tf.placeholder('float32', [batch_size, base_size[0], base_size[1], n_num ** 2], name='t_lf_extra_input') self.plchdr_target3d = tf.placeholder('float32', [batch_size, img_size[0], img_size[1], n_slices], name='t_target3d')

这是一个 TensorFlow 的代码片段，其中包含两个 placeholder，分别是 plchdr_lf 和 plchdr_target3d，用于输入训练数据。其中 plchdr_lf 是一个四维的 float32 类型的 placeholder，其 shape 为 [batch_size, base_size[0], base_size[1], n_num ** 2]，而 plchdr_target3d 是一个四维的 float32 类型的 placeholder，其 shape 为 [batch_size, img_size[0], img_size[1], n_slices]。这些 placeholder 可以在训练模型时用于输入训练数据。