mnist数据集batch_size
时间: 2023-11-11 17:07:14 浏览: 32
MNIST数据集中的batch_size通常是32或64。这表示在每次训练迭代中,模型会从数据集中随机选择32或64个样本进行训练,然后通过反向传播更新模型参数。选择适当的batch_size可以有效地加速训练过程和优化模型性能。如果batch_size太小,模型可能无法充分利用GPU的性能;如果batch_size太大,内存不足可能会导致训练失败。
相关问题
把batch_size = 128 train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size, resize=224)修改为调用cifar-10
### 回答1:
好的,可以使用以下代码调用cifar-10数据集:
```python
import d2l
import torch
batch_size = 128
resize = 32
# 加载 CIFAR-10 数据集
train_iter, test_iter = d2l.load_data_cifar10(batch_size, resize)
```
这里,我们使用了 `d2l.load_data_cifar10` 函数来加载 CIFAR-10 数据集,并将其分成了训练集和测试集。我们还将图像大小调整为 $32\times 32$,并使用了批量大小为 $128$。
### 回答2:
要将代码中的`d2l.load_data_fashion_mnist`修改为加载 CIFAR-10 数据集,我们可以使用相同的 `d2l` 模块中的 `load_data_cifar10` 函数。我们只需要将 `batch_size` 参数设置为 128 并加载数据时指定为图像大小为 224。下面是修改后的代码:
```python
import d2l
batch_size = 128
train_iter, test_iter = d2l.load_data_cifar10(batch_size, resize=224)
```
这样,我们就可以使用 CIFAR-10 数据集进行训练和测试了。
### 回答3:
要将batch_size = 128 train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size, resize=224)修改为调用cifar-10数据集,可以按照以下步骤进行修改:
首先,我们需要导入相关的包:
```
import d2l
from mxnet import gluon, autograd, init, nd
from mxnet.gluon import nn, data as gdata, loss as gloss
```
然后,我们可以定义一个函数来加载cifar-10数据集:
```
def load_data_cifar10(batch_size, resize=None):
"""Download the CIFAR-10 dataset and then load it into memory."""
transformer = []
if resize:
transformer += [gdata.vision.transforms.Resize(resize)]
transformer += [gdata.vision.transforms.ToTensor()]
transformer = gdata.vision.transforms.Compose(transformer)
mnist_train = gdata.vision.CIFAR10(train=True).transform_first(transformer)
mnist_test = gdata.vision.CIFAR10(train=False).transform_first(transformer)
return (gdata.DataLoader(mnist_train, batch_size, shuffle=True),
gdata.DataLoader(mnist_test, batch_size, shuffle=False))
```
接下来,我们可以使用该函数来加载cifar-10数据集:
```
batch_size = 128
train_iter, test_iter = load_data_cifar10(batch_size, resize=224)
```
以上就是将batch_size = 128 train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size, resize=224)修改为调用cifar-10的方法。这样就可以加载cifar-10数据集并设置合适的batch_size和图片大小。
训练集batch_size
训练集的batch_size是指在训练神经网络时,每次输入神经网络的样本数量。这个参数可以根据具体需求进行调整。在引用中提到了mnist数据集选择了一个batch_size大小为100的训练样本。所以,训练集的batch_size为100。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [深度学习 | 三个概念:Epoch, Batch, Iteration](https://blog.csdn.net/weixin_45798684/article/details/105549286)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [keras 两种训练模型方式详解fit和fit_generator(节省内存)](https://blog.csdn.net/liming89/article/details/110507137)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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