4g的显存batch-size多大

4GB的显存与batch size的关系取决于模型的大小和复杂度。对于小型模型，batch size可以较大，例如ResNet-18或MobileNetV2，batch size可以设置为32或64。对于大型模型，如ResNet-152或InceptionV3，batch size应该较小，通常为8或16。此外，还需要考虑训练数据的大小和GPU的性能。如果训练数据很大或GPU性能较低，则需要选择较小的batch size。

相关问题

--batch-size

"--batch-size" 是深度学习中用于指定每一批次训练数据的大小的超参数。在训练神经网络时，通常需要将大量的训练数据分成多个较小的批次进行训练，这样可以减少内存消耗，加快模型训练的速度，并且有助于模型的泛化能力。通过调整 "--batch-size" 这个超参数的大小，可以对模型的性能产生一定的影响。通常来说，较大的 batch-size 可以提高训练速度，但可能会导致模型过拟合；较小的 batch-size 可以提高模型的泛化能力，但训练速度会变慢。

batch-size

batch-size即为一次训练所选取的样本数。它对训练效果有一定的影响。根据引用的分析，在训练过程中，batch_size过小可能导致算法在一定的epoch内无法收敛，而batch_size的增大可以提高处理相同数据量的速度。然而，随着batch_size的增大，达到相同精度所需要的epoch数量也会增多。因此，在寻求时间上的最优和最终收敛精度上的最优之间存在矛盾，需要进行权衡。引用中指出，当数据量比较少时，可以将batch_size设置为全数据集，但在深度学习中，一般采用小批量数据处理原则。此外，引用提到，batch_size的大小还会直接影响GPU内存的使用情况，如果GPU内存较小，最好将该数值设置小一点。综上所述，batch_size的选择需要综合考虑训练效果、训练速度和内存使用情况等因素。