batch size和lr

时间: 2024-04-19 20:09:04 浏览: 137
batch size（批大小）是指在训练神经网络时，一次输入模型的样本数量。而lr（学习率）是指在优化算法中，控制每次参数更新的步长大小。 当batch size变大时，可以更好地利用计算资源，同时也能减少训练时间。较大的batch size可以减少参数更新的频率，加快训练速度。然而，较大的batch size也可能导致训练过程中的噪声增加，使得收敛速度变慢。此外，随着batch size的增加，选择合适的学习率也变得更加困难。 lr（学习率）是优化算法中一个重要的超参数，它决定了模型在每次参数更新时的步长大小。合适的学习率可以加快模型的收敛速度，而过大或过小的学习率都会导致训练结果不佳。当batch size较小时，相对较大的学习率可能会得到不错的结果。但是，当batch size变大时，可能需要更细致地调整学习率才能达到较好的结果。 综上所述，batch size和lr是在训练神经网络时需要调整的重要超参数。较大的batch size可以提高训练效率，但也可能增加噪声和调整学习率的难度。适当选择合适的学习率可以加快模型的收敛速度和提高训练效果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [如何理解深度学习分布式训练中的large batch size与learning rate的关系？](https://blog.csdn.net/weixin_34087301/article/details/90322626)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
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tesnorflow搭建神经网络训练lris鸢尾花分类（代码和数据）

history = model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=100, batch_size=32) 训练完成后，我们可以评估模型的性能，并用model.predict()对新数据进行预测： python test_loss...
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记录_mini_imagenet1

这里提到的batch size = 128和batch size = 256，更大的批次通常能提供更稳定的梯度估计，但需要更多的内存。 6. **Pretrained**: 表示模型是否使用预训练权重初始化。在这部分记录中，有几次实验没有使用预...
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pytorch-lr-dropout:PyTorch中的“学习率下降”

香草方法来自pytorch-cifar ：SGD的lr=.1, momentum=.9, weight_decay=5e-4, batch_size=128 。 SGD-LRD方法使用lr_dropout_rate=0.5 。 对于每种方法，我都进行了四个试验。 看起来LRD在训练开始时会有所帮助，但...

深度学习中增大batchsize与lr

在深度学习中，batchsize和lr（学习率）是两个非常重要的参数。batchsize指的是每次训练时使用的样本数，而lr则是指每次更新权重时变化的步长。在训练深度学习模型时，通常需要对这两个参数进行调整以获得更好的性能...

Epoch = 1000 input_size = 4 hidden_size = 12 output_size = 3 LR = 0.005 batchsize = 30

- Batch size = 30: During each iteration of training, the model will process 30 samples at a time. This is a common practice to speed up the training process and reduce the memory requirements of the ...

修改input_size、hidden_size、output_size、lr、batch_size、epochs 等超参数，并说明其对生成对抗网络性能的影响

5. batch_size：批次大小是指每次训练时使用的样本数量。较小的批次大小可能会导致模型过拟合，因为每次只使用一小部分数据进行更新，而忽略了数据的全局分布。而较大的批次大小可能会导致模型难以收敛，因为过大的...

“param -= lr * param.grad / batch_size”为什么要除以batch_size

将梯度除以batch_size是为了对不同的batch size进行归一化，以保证参数更新的平稳性和稳定性。如果不归一化，则在不同batch size下梯度的幅度会有很大的差异，导致参数更新过于剧烈或者过于缓慢。除以batch size后，...

batch_size, lr, num_epochs = 256, 0.1, 10 loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction='none') trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr) train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size) d2l.train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, trainer)

你正在使用批量大小(batch_size)为256，学习率(lr)为0.1，训练时的迭代次数(num_epochs)为10进行训练。你还使用交叉熵损失函数(nn.CrossEntropyLoss)进行训练，并使用随机梯度下降(SGD)优化器来更新网络参数(trainer...

if __name__ == '__main__': filepath = './models/table-line-fine.h5' ##模型权重存放位置 checkpointer = ModelCheckpoint(filepath=filepath, monitor='loss', verbose=0, save_weights_only=True, save_best_only=True) rlu = ReduceLROnPlateau(monitor='loss', factor=0.1, patience=5, verbose=0, mode='auto', cooldown=0, min_lr=0) model.compile(optimizer=Adam(lr=0.0001), loss='binary_crossentropy', metrics=['acc']) paths = glob('./train/dataset-line/*/*.json') ##table line dataset label with labelme trainP, testP = train_test_split(paths, test_size=0.1) print('total:', len(paths), 'train:', len(trainP), 'test:', len(testP)) batchsize = 4 trainloader = gen(trainP, batchsize=batchsize, linetype=1) testloader = gen(testP, batchsize=batchsize, linetype=1) model.fit_generator(trainloader, steps_per_epoch=max(1, len(trainP) // batchsize), callbacks=[checkpointer], validation_data=testloader, validation_steps=max(1, len(testP) // batchsize), epochs=30)

这段代码是用来训练一个模型的。首先，它会定义一个模型权重的存放位置。然后，它会使用 ModelCheckpoint 和 ReduceLROnPlateau 两个回...在训练数据集和测试数据集上分别进行训练和验证，并设置了一个 epoch 的数量。

不同batch size

因为大batch size在训练过程中需要配合更大的初始学习率(lr)才能获得较好的结果，所以比较不同batch size下在不同学习率(lr)变化时的收敛情况也是一种公平的评估方式。 然而，直接比较不同batch size下的绝对收敛...

function [beta, b, loss_history] = linear_regression(X, y, batch_size, lr, lr_decay, epochs, lambda) %输入参数： %X：训练数据的特征矩阵，大小为 m x n，其中 m 是样本数，n 是特征数。 %y：训练数据的目标值，大小为 m x 1。 %batch_size：mini-batch 的大小。 %lr：学习率。 %lr_decay：学习率衰减系数。 %epochs：迭代次数。 %lambda：正则项系数。 %输出参数： %beta：学习到的模型参数，大小为 n x 1。 %b：学习到的模型偏差，标量。 %loss_history：损失函数的历史记录，大小为 epochs x 1。 % 对输入数据进行标准化 [m, n] = size(X); mu = mean(X); sigma = std(X); X = (X - mu) ./ sigma; % 初始化模型参数 beta = randn(n, 1); b = randn(); % 设置损失函数的历史记录 loss_history = zeros(epochs, 1); % 进行 mini-batch SGD 迭代 for epoch = 1:epochs % 随机打乱样本顺序 idx = randperm(m); X = X(idx, :); y = y(idx); % 迭代 mini-batch for i = 1:batch_size:m % 计算当前 mini-batch 的梯度 X_batch = X(i:min(i+batch_size-1, m), :); y_batch = y(i:min(i+batch_size-1, m)); grad_theta = (X_batch' * (X_batch * beta + b - y_batch)) / batch_size + lambda * beta; grad_b = sum(X_batch * beta + b - y_batch) / batch_size; % 更新参数 lr = lr / (1 + lr_decay * epoch); % 学习率衰减 beta = beta - lr * grad_theta; b = b - lr * grad_b; end % 计算当前损失函数的值 loss = sum((X * beta + b - y) .^ 2) / (2 * m) + lambda * sum(beta .^ 2) / 2; loss_history(epoch) = loss; end % 绘制损失函数随迭代次数变化的曲线 plot(1:epochs, loss_history); xlabel('Epochs'); ylabel('Loss'); title('Loss vs. Epochs') end将此代码中标准化还原

代码中的标准化还原如下所示： matlab X = X .* sigma + mu; 将此代码添加到函数中，使其能够在训练完成后将标准化后的数据还原为原始数据。

batch_size, lr, num_epochs = 256, 0.1, 10 loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction='none') # reduction 减少 trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr) # optimize 优化 SGD stochastic gradient descent 随机梯度下降 train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size) # interative 迭代 d2l.train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, trainer) 什么意思

- batch_size 表示每个 batch 中包含的样本量； - lr 表示学习率，即每次更新模型参数时的步长； - num_epochs 表示训练的轮数； - loss 表示损失函数，这里使用交叉熵损失函数； - trainer 表示优化器，...

lr_scheduler_func = get_lr_scheduler(lr_decay_type, Init_lr_fit, Min_lr_fit, UnFreeze_Epoch) model.Unfreeze_backbone() epoch_step = num_train // batch_size epoch_step_val = num_val // batch_size if epoch_step == 0 or epoch_step_val == 0: raise ValueError("数据集过小，无法继续进行训练，请扩充数据集。") if distributed: batch_size = batch_size // ngpus_per_node gen = DataLoader(train_dataset, shuffle=shuffle, batch_size=batch_size, num_workers=num_workers, pin_memory=True, drop_last=True, collate_fn=detection_collate, sampler=train_sampler) gen_val = DataLoader(val_dataset, shuffle=shuffle, batch_size=batch_size, num_workers=num_workers, pin_memory=True, drop_last=True, collate_fn=detection_collate, sampler=val_sampler) UnFreeze_flag = True if distributed: train_sampler.set_epoch(epoch) set_optimizer_lr(optimizer, lr_scheduler_func, epoch) fit_one_epoch(model_train, model, loss_history, optimizer, epoch, epoch_step, epoch_step_val, gen, gen_val, UnFreeze_Epoch, Cuda, fp16, scaler, save_period, save_dir, local_rank) if local_rank == 0: loss_history.writer.close() 转为伪代码

gen = DataLoader(train_dataset, shuffle=shuffle, batch_size=batch_size, num_workers=num_workers, pin_memory=True, drop_last=True, collate_fn=detection_collate, sampler=train_sampler) gen_val = ...

def sgd(params,lr,batch_size): with torch.no_grad(): for param in params: param = lr* param.grad/batch_size param.grad.zero_()

然后，对于每个参数param，通过param.grad获取参数的梯度，并乘以学习率lr和批次大小batch_size得到更新量。最后，使用param.grad.zero_()将参数的梯度置零，以便下一次迭代时重新计算梯度。 这段代码的作用是根据...

def sgd(params,lr,batch_size): with torch.no_grad(): for param in params: param -= lr * param .grad / batch_size param.grad.zero_()

其中，params是神经网络的参数列表，lr是学习率，batch_size是用于计算梯度的批次大小。 该函数的主要步骤如下： 1. 通过with torch.no_grad()语句块，关闭梯度计算，以减少内存占用。 2. 遍历神经网络参数列表...

cosyvoice修改 batch size

调整batch size对训练速度和模型性能有影响： 1. **增加batch size**：更大的batch size通常可以加速训练进程，因为每个优化步骤处理更多的数据，减少了计算次数。然而，如果内存不足，可能会导致内存溢出。 2. **...

EPOCH = 100 pre_epoch = 0 BATCH_SIZE = 100 LR = 0.0005 ratio = 0.8

BATCH_SIZE等于100表示在每次训练迭代中，将有100个数据样本被送入神经网络进行训练。LR等于0.0005是指学习率为0.0005，这是一个用于控制权重更新步长的超参数。ratio等于0.8可能是指将训练数据集划分成训练集和验证...

用伪代码书写以下代码 r_scheduler_func = get_lr_scheduler(lr_decay_type, Init_lr_fit, Min_lr_fit, UnFreeze_Epoch) model.Unfreeze_backbone() epoch_step = num_train // batch_size epoch_step_val = num_val // batch_size if epoch_step == 0 or epoch_step_val == 0: raise ValueError("数据集过小，无法继续进行训练，请扩充数据集。") if distributed: batch_size = batch_size // ngpus_per_node gen = DataLoader(train_dataset, shuffle=shuffle, batch_size=batch_size, num_workers=num_workers, pin_memory=True, drop_last=True, collate_fn=detection_collate, sampler=train_sampler) gen_val = DataLoader(val_dataset, shuffle=shuffle, batch_size=batch_size, num_workers=num_workers, pin_memory=True, drop_last=True, collate_fn=detection_collate, sampler=val_sampler) UnFreeze_flag = True if distributed: train_sampler.set_epoch(epoch) set_optimizer_lr(optimizer, lr_scheduler_func, epoch) fit_one_epoch(model_train, model, loss_history, optimizer, epoch, epoch_step, epoch_step_val, gen, gen_val, UnFreeze_Epoch, Cuda, fp16, scaler, save_period, save_dir, local_rank) if local_rank == 0: loss_history.writer.close()

gen = DataLoader(train_dataset, shuffle=shuffle, batch_size=batch_size, num_workers=num_workers, pin_memory=True, drop_last=True, collate_fn=detection_collate, sampler=train_sampler) gen_val = ...

if local_rank == 0: show_config( num_classes=num_classes, backbone=backbone, model_path=model_path, input_shape=input_shape, \ Init_Epoch=Init_Epoch, Freeze_Epoch=Freeze_Epoch, UnFreeze_Epoch=UnFreeze_Epoch, Freeze_batch_size=Freeze_batch_size, Unfreeze_batch_size=Unfreeze_batch_size, Freeze_Train=Freeze_Train, \ Init_lr=Init_lr, Min_lr=Min_lr, optimizer_type=optimizer_type, momentum=momentum, lr_decay_type=lr_decay_type, \ save_period=save_period, save_dir=save_dir, num_workers=num_workers, num_train=num_train, num_val=num_val )

这些配置信息包括模型的分类数量、使用的骨干网络、模型路径、输入图像尺寸、初始化阶段的训练轮数、冻结阶段的训练轮数、解冻阶段的训练轮数、冻结阶段的 batch size、解冻阶段的 batch size、是否进行冻结阶段的...

解释代码：def train_ae(): device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') Image_path = "data\\figures_simplify\\" visualize = False epochs = 1000 lr0 = 1e-3 train_ratio = 0.8 batch_size = 16 features_num = 700 model = AE(features_num=features_num).to(device) image_set = ImageDataset(Image_path) train_size = int(len(image_set) * train_ratio) test_size = int(len(image_set)) - train_size train_dataset, test_dataset = torch.utils.data.random_split(image_set, [train_size, test_size]) train = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) test = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) criterion = nn.MSELoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=lr0)

14. train = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True): 这里创建了一个训练数据加载器，用于批量加载训练数据。 15. test = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=...

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