batchsize+epoch
用于查看和配置网络ifconfig命令已被淘汰,你知道下一代的命令吗_百度知...
-o[neline] | -t[imestamp] | -ts[hort] | -b[atch][filename] | -rc[vbuf][size] | -n[etns] name | -a[ll] | -c[olor]} Linux查看网卡流量传输信息 Linux查看网卡流量传输信息 1: lo: mtu 65536 qdisc noqueue state UNKNOWN mode DEFAULT group default qlen 1000 link\/loop...
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召陵区六味回答： 深度学习中经常看到epoch、 iteration和batchsize,下面按自己的理解说说这三个的区别:(1)batchsize:批大小.在深度学习中,一般采用SGD训练,即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练;(2)iteration:1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次;(3)epoch:1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次;举个例子,训练集有1000个样本,batchsize=10,那么:训练完整个样本集需要:100次iteration,1次epoch.关于batchsize可以看看这里.
危差19457378148问： 神经网络中epoch与iteration相等吗 - ？
召陵区六味回答： 神经网络中epoch与iteration是不相等的 batchsize:中文翻译为批大小(批尺寸).在深度学习中,一般采用SGD训练,即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练;iteration:中文翻译为迭代,1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次...
危差19457378148问： 怎样用python构建一个卷积神经网络 - ？
召陵区六味回答： 用keras框架较为方便 首先安装anaconda,然后通过pip安装keras 以下转自wphh的博客.#coding:utf-8''' GPU run command: THEANO_FLAGS=mode=FAST_RUN,device=gpu,floatX=float32 python cnn.py CPU run command: python cnn.py2016....
危差19457378148问： 怎么选取训练神经网络时的Batch size - ？
召陵区六味回答： 在考虑这个问题时先要明白Batch size的意义.刚开始因为批量梯度下降法容易使得网络陷入局部收敛,并且样本量太大,训练速度很慢,因此就提出了随机梯度下降法.不过当时的SGD算法中的batch size=1,效果并不好,所以后面就又提出了mini-batch SGD,也就有了这里的batch size.因此,batch size不能过小,不然每次所利用的样本量太少,所包含的信息也少,我觉得至少8吧.当然也不能太大,不然就跟批量下降一样的.所以建议取8~256左右,可以根据样本量进行调整,当然还取决于你的电脑内存.
危差19457378148问： matlab deeplearning toolbox 中的DBN输入数据必须是(0,1]范围内的吗? - ？
召陵区六味回答： 程序如下: function [nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts, val_x, val_y) %NNTRAIN trains a neural net % [nn, L] = nnff(nn, x, y, opts) trains the neural network nn with input x and % output y for opts.numepochs epochs, with minibatches of size % ...
危差19457378148问： tensorflow怎么调整batch size - ？
召陵区六味回答： 原文如下: 在刚开始学习使用TF的过程中,我不是很理解什么是“batch”.也经常有人问,到底minibatch是干什么的? 然而这是一个在TF中,或者说很多DL的框架中很常见的词.这个解释我觉得比较贴切也比较容易理解.引用如下:深度...
危差19457378148问： python如何把大量数据分批读入神经网络 - ？
召陵区六味回答： 根据硬件合理地设置batch_size 每个batch将数据读到内存 从而读入网络 形成自己的pipeline
危差19457378148问： batchsize=1时怎么利用多GPU进行计算 - ？
召陵区六味回答： CPU可以并行计算,传统的计算阵列也是用CPU组建的.现在的GPU计算是因为单个GPU的多核心,重复计算能力强,通过低投入的GPU计算阵列就可以达到以往大型CPU阵列并行系统的效率.CPU计算在通用计算上的价值更大...比如说大量数据的重复运算就可以用并行计算的方式来进行,可利用GPU加速,而线性处理的时候GPU效率较低,此时CPU效率更高.因此现在全球超级计算机前几名的机器都采用了混合架构,也就是CPU-GPU混合架构.
危差19457378148问： matlab中epochs是什么意思 - ？
召陵区六味回答： 变量名可以随便取,所以得看程序. 如果你是在 neural networks 包里看到的话,epoch 就是个术语了,指训练数据迭代了多少次.
