casmvsnet中batch_size在哪里修改

在CAsMVSNet中，batch_size可以在训练过程中通过修改配置文件中的参数来进行修改。具体来说，可以修改`config/train.yaml`或`config/train_debug.yaml`文件中的`batch_size`参数来改变batch size的大小。例如，将batch size设置为16，可以在配置文件中将其设置为：

batch_size: 16

修改完配置文件后，需要重新运行训练脚本来生效。

相关问题

def get_batch_data(batch_size=batch_size): # 从tensor列表中按顺序或随机抽取一个tensor input_queue = tf.train.slice_input_producer([hrrp, labels], shuffle=False) hrrp_batch, label_batch = tf.train.batch(input_queue, batch_size=batch_size, num_threads=1, capacity=64) return hrrp_batch, label_batch [hrrp_batch, label_batch] = get_batch_data(batch_size=batch_size) def get_test_data(batch_size=batch_size): # 从tensor列表中按顺序或随机抽取一个tensor input_queue = tf.train.slice_input_producer([test_hrrp, test_labels], shuffle=False) hrrp_test, label_test = tf.train.batch(input_queue, batch_size=batch_size, num_threads=1, capacity=64) return hrrp_test, label_test [hrrp_test, label_test] = get_batch_data(batch_size=test_batch_size)所选择的特征是

在这段代码中，选择的特征是 hrrp，它是一个 tensor 列表。在 get_batch_data() 和 get_test_data() 函数中，采用 tf.train.slice_input_producer() 函数从 hrrp 和 labels 中按顺序或随机抽取一个 tensor，并使用 tf.train.batch() 函数将它们打包成一个批次数据，以供神经网络训练和测试使用。因此，hrrp 是所选择的特征之一，它是指通过无线电信号接收器获取的信号水平值。labels 是另一个特征，它是指每个输入样本对应的输出标签，用于评估神经网络的预测准确性。总的来说，这段代码是用于从数据集中获取特征和标签，并将它们打包成批次数据，以供神经网络训练和测试使用。

train_dataloader.batch_size = Unfreeze_batch_size val_dataloader.batch_size = Unfreeze_batch_size

这句话是在设置训练集和验证集的 batch size，其中 train_dataloader.batch_size 和 val_dataloader.batch_size 都被设置为 Unfreeze_batch_size。这个 batch size 是在模型 fine-tuning 时解冻所有层进行训练时使用的 batch size。