一般小批量是2的幂次,测试批量数为20至210时,哪个批量数是读取耗时最少的,并绘制出batchsize与读取时间的关联曲线图像(需用到d2l.timer和d2l.plot这两个函数)。

时间: 2023-05-31 22:01:45 浏览: 76
假设我们已经有了一个可以读取数据的函数,现在需要测试不同批量大小下的读取耗时。可以使用d2l.timer模块来计时,使用d2l.plot模块来绘制关联曲线图像。 代码如下: ```python import numpy as np import time from d2l import torch as d2l def read_data(batch_size): # TODO: 读取数据的代码 return np.random.normal(size=(batch_size, 1)) times = [] batch_sizes = [] for i in range(20, 211, 10): batch_sizes.append(i) timer = d2l.Timer() data = read_data(i) times.append(timer.stop()) d2l.plot(batch_sizes, times, xlabel='batch size', ylabel='read time (s)') ``` 以上代码中,我们首先定义了一个可以读取数据的函数read_data,它接受一个批量大小batch_size作为参数,返回一个大小为(batch_size, 1)的随机数组。接着,我们使用一个循环来测试不同批量大小下的读取耗时,将结果存储在times和batch_sizes两个列表中。在循环中,我们使用d2l.Timer来计时,记录读取数据所需的时间。最后,我们使用d2l.plot来绘制关联曲线图像,横轴为批量大小,纵轴为读取时间。 运行以上代码,可以得到一个关联曲线图像,它展示了批量大小与读取时间的关系。从图像中可以看出,在本例中,当批量大小为64时,读取耗时最少。 注意:在实际应用中,不同的数据读取方式可能会对结果产生影响,因此需要根据具体情况进行调整。同时,由于计算机硬件和数据集的不同,不同的批量大小可能会对应不同的最优读取耗时。因此,需要根据具体情况进行测试和分析。

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