什么地方修改batch_size

时间: 2024-01-14 17:04:08 浏览: 58
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DeepLearning之LSTM模型输入参数：time_step, input_size, batch_size的理解

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你可以在 `model.fit()` 函数中通过设置 `batch_size` 参数来修改训练批次的大小。例如： ```python model.fit(x_train, y_train, epochs=epochs, batch_size=batch_size, callbacks=callbacks) ``` 在这个例子中，`batch_size` 就是你想要设置的训练批次的大小。请注意，如果你的 GPU 内存不足以容纳整个批次的数据，那么 TensorFlow 会自动减小批次的大小以适应 GPU 内存。因此，如果你想要使用更大的批次大小，你需要确保你的 GPU 内存足够大。另外，较小的批次大小可能会导致收敛速度较慢，因此你需要根据具体情况进行调整。
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pytorch dataloader 取batch_size时候出现bug的解决方式

然而，当你尝试设置 batch_size 时，可能会遇到一些错误，特别是当你处理的样本尺寸不一致时。本文将详细介绍两种常见的与 batch_size 相关的错误及其解决方案。 错误1： python RuntimeError: invalid ...

ValueError: Expected input batch_size (1024) to match target batch_size (64).

这个错误提示通常在深度学习或机器学习框架（如PyTorch或...如果是因为代码中的错误，可能需要修改相应的代码行，使其匹配预期的batch_size。如果你是在使用预定义的模型或库，查阅相关文档或教程也是很重要的。

for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) 这里将BATCH_SIZE = 1 改为BATCH_SIZE = 16还需要修改什么

如果您将 BATCH_SIZE 从 1 修改为 16，那么您还需要相应地修改以下几个地方： 1. 修改 tf.reshape() 的参数：将 [1, 208, 208, 3] 修改为 [16, 208, 208, 3]，以匹配新的 BATCH_SIZE。 2. 修改 model....

from keras import applications from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from keras import optimizers from keras.models import Sequential, Model from keras.layers import Dropout, Flatten, Dense img_width, img_height = 256, 256 batch_size = 16 epochs = 50 train_data_dir = 'C:/Users/Z-/Desktop/kaggle/train' validation_data_dir = 'C:/Users/Z-/Desktop/kaggle/test1' OUT_CATAGORIES = 1 nb_train_samples = 2000 nb_validation_samples = 100 base_model = applications.VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(img_width, img_height, 3)) base_model.summary() for layer in base_model.layers[:15]: layer.trainable = False top_model = Sequential() top_model.add(Flatten(input_shape=base_model.output_shape[1:])) top_model.add(Dense(256, activation='relu')) top_model.add(Dropout(0.5)) top_model.add(Dense(OUT_CATAGORIES, activation='sigmoid')) model = Model(inputs=base_model.input, outputs=top_model(base_model.output)) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizers.SGD(learning_rate=0.0001, momentum=0.9), metrics=['accuracy']) train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255, horizontal_flip=True) test_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1. / 255) train_generator = train_datagen.flow_from_directory( train_data_dir, target_size=(img_height, img_width), batch_size=batch_size, class_mode='binary') validation_generator = test_datagen.flow_from_directory( validation_data_dir, target_size=(img_height, img_width), batch_size=batch_size, class_mode='binary', shuffle=False ) model.fit_generator( train_generator, steps_per_epoch=nb_train_samples / batch_size, epochs=epochs, validation_data=validation_generator, validation_steps=nb_validation_samples / batch_size, verbose=2, workers=12 ) score = model.evaluate_generator(validation_generator, nb_validation_samples / batch_size) scores = model.predict_generator(validation_generator, nb_validation_samples / batch_size)看看这段代码有什么错误

在段代码中，有一些错误和需要注意的地方： 1. img_width 和 img_height 变量没有被定义，需要先定义它们的值。 2. OUT_CATAGORIES 变量也没有被定义，需要给它赋值。 3. 在使用 train_generator 和 ...

class PoetryModel(nn.Module): def init(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim): super(PoetryModel, self).init() self.hidden_dim = hidden_dim self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim) self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, self.hidden_dim, num_layers=3) self.classifier=nn.Sequential( nn.Linear(self.hidden_dim, 512), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(512, 2048), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(2048, vocab_size) ) def forward(self, input, hidden = None): seq_len, batch_size = input.size() if hidden is None: h_0 = input.data.new(3, batch_size, self.hidden_dim).fill_(0).float() c_0 = input.data.new(3, batch_size, self.hidden_dim).fill_(0).float() else: h_0, c_0 = hidden embeds = self.embedding(input) output, hidden = self.lstm(embeds, (h_0, c_0)) output = self.classifier(output.view(seq_len * batch_size, -1)) return output, hidden 请优化这段代码

这段代码已经写得比较好了，但是有几个可以改进的地方： 1. 在初始化函数中使用 super() 函数时，应该将 PoetryModel 类的名称作为第一个参数，而不是使用 super() 函数的默认参数。 2. 在 forward 函数中，应该...

怎么修改代码中的batch——size

1. **查找配置位置**：首先，在你的代码库中找到设置batch size的地方。这可能是训练循环、数据加载函数或是某个深度学习框架的初始化参数。 2. **定位变量**：确认这是不是一个全局变量，还是需要在特定上下文中...

代码中batchsize修改大小

在修改 batchsize 的大小时，需要注意以下几点： 1. 一般来说，batchsize 的大小越大，训练效果越好，但需要更多的GPU显存。 2. 如果显存不足，可以尝试减小 batchsize 的大小，但可能会影响训练效果。 3. 在修改 ...

上述改完还是出现了报错Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\train.py", line 543, in <module> train(hyp, opt, device, tb_writer) File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\train.py", line 189, in train dataloader, dataset = create_dataloader(train_path, imgsz, batch_size, gs, opt, File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\utils\datasets.py", line 63, in create_dataloader dataset = LoadImagesAndLabels(path, imgsz, batch_size, File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\utils\datasets.py", line 411, in __init__ bi = np.floor(np.arange(n) / batch_size).astype(np.int) # batch index File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\numpy\__init__.py", line 305, in __getattr__ raise AttributeError(__former_attrs__[attr]) AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'int'. np.int was a deprecated alias for the builtin int. To avoid this error in existing code, use int by itself. Doing this will not modify any behavior and is safe. When replacing np.int, you may wish to use e.g. np.int64 or np.int32 to specify the precision. If you wish to review your current use, check the release note link for additional information. The aliases was originally deprecated in NumPy 1.20; for more details and guidance see the original release note at: https://numpy.org/devdocs/release/1.20.0-notes.html#deprecations

bi = np.floor(np.arange(n) / batch_size).astype(int) # batch index 同样，在其他文件中也需要进行相同的更改。 如果你的代码中有其他地方也使用了np.int，你需要在所有这些地方进行相应的更改。 完成...

class Config(): data_path = '工作表1.csv' timestep = 1 # 时间步长，就是利用多少时间窗口 batch_size = 32 # 批次大小 feature_size = 1 # 每个步长对应的特征数量，这里只使用1维，每天的风速 hidden_size = 256 # 隐层大小 output_size = 1 # 由于是单输出任务，最终输出层大小为1，预测未来1天风速 num_layers = 2 # gru的层数 epochs = 50 # 迭代轮数 best_loss = 0 # 记录损失 learning_rate = 0.003 # 学习率 model_name = 'gru' # 模型名称 save_path = './{}.pth'.format(model_name) # 最优模型保存路径 config = Config()

你提供的代码是一个定义了配置参数的类Config。...这种方式可以将相关的配置参数集中在一个地方进行管理，并且可以方便地在代码中引用和修改这些参数。 希望解答了你的问题！如果还有其他疑问，请随时提问。

pytorch部分代码如下：train_loss, train_acc = train(model_ft, DEVICE, train_loader, optimizer, epoch,model_ema) for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): data, target = data.to(device, non_blocking=True), Variable(target).to(device,non_blocking=True) # 3、将数据输入mixup_fn生成mixup数据 samples, targets = mixup_fn(data, target) # 4、将上一步生成的数据输入model，输出预测结果，再计算loss output = model(samples) # 5、梯度清零（将loss关于weight的导数变成0） optimizer.zero_grad() # 6、若使用混合精度 if use_amp: with torch.cuda.amp.autocast(): # 开启混合精度 loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss scaler.scale(loss).backward() # 梯度放大 torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD) if not (self._backward_hooks or self._forward_hooks or self._forward_pre_hooks or _global_backward_hooks or global_forward_hooks or global_forward_pre_hooks): return forward_call(*input, **kwargs) class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s self.weight = weight def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) target = torch.clamp(target, 0, index.size(1) - 1) index.scatter(1, target.data.view(-1, 1).type(torch.int64), 1) index = index[:, :x.size(1)] index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1)) batch_m = batch_m.view((-1, 1)) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) return F.cross_entropy(self.s*output, target, weight=self.weight) 报错：RuntimeError: Expected index [112, 1] to be smaller than self [16, 7] apart from dimension 1 帮我看看如何修改源代码

可以使用 target.unsqueeze(1) 将 target 的形状改为 (batch_size, 1)。修改后的代码如下： index.scatter(1, target.unsqueeze(1).type(torch.int64), 1) 如果您的问题仍然没有解决，可以提供更多...

可以告诉我修改的地方是哪吗

这样我们就可以指定输入数据的维度为 (batch_size, seq_len, input_size)。 在 forward 方法中，我添加了一个大小为 0 的初始隐藏状态，使用 out[:, -1, :] 取最后一个时间步的输出作为模型的输出。 另外，...

yolov5自己进行的数据增强实在什么地方配置的

def __init__(self, path, img_size=640, batch_size=16, augment=False, hyp=None, rect=False, image_weights=False, cache_images=False, single_cls=False, stride=32): ... # 设置数据增强的参数 self....

#5折交叉验证 k = 5 mun_validation_samples = len(x_Train_normaliza) // k #np.random.shuffle(x_Train_normaliza) # validation_score = [] sum=0 import random for fold in range(k): validation_data = x_Train_normaliza[mun_validation_samplesfold:mun_validation_samples(fold+1)] validation_data_label=y_Trainonehot[mun_validation_samplesfold:mun_validation_samples(fold+1)] a=x_Train_normaliza[:mun_validation_samples * fold] b=x_Train_normaliza[mun_validation_samples * (fold+1):] training_data=np.append(a,b,axis=0) c=y_Trainonehot[:mun_validation_samplesfold] d= y_Trainonehot[mun_validation_samples(fold+1):] training_label=np.append(c,d,axis=0) #training_label=y_Trainonehot[:mun_validation_samplesfold] + y_Trainonehot[mun_validation_samples(fold+1):] #打散数据 index = [i for i in range(len(training_data))] random.shuffle(index) data = training_data[index] label = training_label[index] #开始训练 train_history=model.fit(x=data, #使用model.fit进行训练，训练过程存储在train_history变量里 y=label, epochs=2, batch_size=200,#每次处理200张 verbose=2)#显示训练过程 #model.train(training_data) validation_score = model.evaluate(validation_data,validation_data_label) validation_score_accuracy=validation_score[1] sum=sum+validation_score_accuracy print('validation_score=',validation_score_accuracy) validation_score_average=sum/k print('validation_score_average',validation_score_average)为什么np和model会报错

根据你提供的代码，我无法确定具体哪些地方出现了错误。但是，可以根据代码中使用到的库来推测可能的问题。 1. np 报错：如果是 numpy 库报错，有可能是你没有正确导入 numpy 库或者没有将其缩写为 np。你...

请给出在新版gym环境中，它需要修改的地方

models_to_use = np.random.choice([i for i in range(self.model._num_network)], size=batch_size) batch_inds = np.arange(0, batch_size) samples = ensemble_samples[models_to_use, batch_inds] rewards, ...

标签字段名称调整：将 file_name 和 label 改为 文件名 和 标签，以匹配 JSON 文件中的实际字段名称。将完整的代码列出

batch_size=batch_size, class_mode='sparse', subset='training' ) validation_generator = train_datagen.flow_from_dataframe( dataframe=train_df, directory=train_dir, x_col='文件名', y_col='标签', ...

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当你改变了图片的长度，你需要同步修改ResNet45中的网络结构。具体来说，你需要修改ResNet45中的卷积层、池化层、全连接层等的输入大小，以适应新的...此外，你还需要修改训练过程中的batch size，以适应新的图片长度。

对上面代码进行修改，尝试训练一个相反的法-英翻译

具体来说，需要修改以下几个地方： 1. read_data_nmt函数中的数据集文件名需要改为“fra_eng.txt”； 2. load_data_nmt函数中的source和target需要调换位置，即将source改为target，将target改为source； 3. load_...

依旧报错AttributeError: 'Sequential' object has no attribute 'fit_generator'

- 检查fit_generator方法的使用是否正确，例如：model.fit(data_gen.flow(x_train, y_train), steps_per_epoch=len(x_train) / batch_size, epochs=num_epochs). - 如果在自定义模型中，确认Sequential的子类...

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