help='batch size (-1 for autobatch)
时间: 2024-04-19 17:11:21 浏览: 18
这段代码是用来定义命令行参数的帮助信息。其中 `help` 是参数的说明信息,表示这个参数是用来指定批处理大小的,如果值为 -1,则自动计算批处理大小。在命令行运行程序时,用户可以通过输入 `-batch_size` 参数来指定批处理大小。例如,`python my_program.py -batch_size 16` 表示每次输入模型的样本数为 16。如果用户不指定该参数,则使用默认值。
相关问题
深度网络 输出形状 batch size -1
深度神经网络的输出形状中的 batch size -1 表示可以接受任意大小的输入数据批次。在训练或推理过程中,我们通常会以一批数据的形式输入神经网络进行处理。然而,数据的批次大小可能会有所变化,因此我们可以使用 -1 来表示该维度可以根据实际情况自动调整。
例如,如果我们有一个深度神经网络的输出形状为 [batch_size, 10],并且我们将一个批次大小为 32 的数据输入到网络中,那么输出的形状将变为 [32, 10]。同样地,如果我们将一个批次大小为 64 的数据输入到同一个网络中,输出的形状将变为 [64, 10]。
使用 batch size -1 可以使得模型具有更好的灵活性,因为它不限制输入数据的批次大小,可以适应不同大小的数据集。
if RANK == -1 and batch_size == -1: # single-GPU only, estimate best batch size batch_size = check_train_batch_size(model, imgsz)
这段代码用于估算单个GPU上的最佳训练批次大小`batch_size`。首先,它检查当前是否在单GPU模式下运行,并且没有手动指定`batch_size`参数。如果满足条件,则使用`check_train_batch_size`函数估算最佳批次大小。该函数会通过尝试不同的批次大小来评估模型在当前GPU上的性能,并返回一个最佳的批次大小。最终,如果成功估算出了最佳批次大小,`batch_size`就会被更新为该值。