Batch

max_samples，batch_size，gradient_accumulation_steps这三个分别的联系和区别

这三个参数都是控制训练数据如何被处理的，它们的作用和区别如下：1.max_samples（最大样本数）定义：限制每个数据集最多使用多少条数据。作用：控制总共参与训练的数据量，减少max_samples可以加快训练速度。你的代码示例：max_samples=300#每个数据集最多用300条样本解释：假设你的dataset里包含：identity数据集有10,000条数据alpaca_en_demo数

背太阳的牧羊人·2025-03-15 19:09

scaled_dot_product_attention实现逻辑

dropout_p=0.0,is_causal=False,scale=None,enable_gqa=False)->Tensor:参数：query(Tensor)–Querytensor;shape(batch_size

凤梧长宜放眼量·2025-03-15 17:27

【eNSP实战】基本ACL实现网络安全

拓扑图要求：PC3不允许访问其他PC和Server1PC2允许访问Server1服务器，不允许其他PC访问各设备IP配置如图所示，这里不做展示AR1接口vlan配置vlanbatch102030#interfaceVlanif10ipaddress192.168.1.254255.255.255.0

敲键盘的Q·2025-03-15 13:27

图神经网络学习笔记—高级小批量处理（专题十四）

小批量（mini-batch）的创建对于让深度学习模型的训练扩展到海量数据至关重要。与逐条处理样本不同，小批量将一组样本组合成一个统一的表示形式，从而可以高效地并行处理。

AI专题精讲·2025-03-14 23:52

Batch Normalization理解

BatchNormalization理解BatchNormalization：批归一化我们在图像预处理过程中通常会对图像进行标准化处理，这样能够加速网络的收敛，如下图所示，对于Conv1来说输入的就是满足某一分布的特征矩阵

zhimengxiang·2025-03-14 22:13

mybatis plus

//根据entity条件，查询一条记录TselectOne(@Param(Constants.WRAPPER)WrapperqueryWrapper);//查询（根据ID批量查询）ListselectBatchIds

架构师成长进阶空间·2025-03-13 13:11

Epoch 和 Batch Size的设计 + 模型的早停策略（基于上篇）

一.epoch和batchsize的设计epoch和batchsize是训练神经网络时的两个关键超参数，它们的设计会直接影响模型的训练速度、收敛性和最终性能。

一只小铁柱·2025-03-13 13:08

Unity3D 批处理与Draw Call减少（Batching & Reducing Draw Calls）

前言在Unity3D中，批处理（Batching）是优化渲染性能的核心手段，主要通过减少DrawCall数量来降低CPU与GPU之间的通信开销。

Thomas_YXQ·2025-03-13 13:37

一个基于LSTM的字符级文本生成模型的训练+使用(pytorch)

config.pyimporttorch#设备配置DEVICE=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')#超参数和配置SEQ_LENGTH=100#输入序列长度BATCH_SIZE

一只小铁柱·2025-03-13 12:04

Native 崩溃解析工具

支持多平台（Linux、Windows、macOS），并提供Shell和Batch脚本便于使用。

JT-999·2025-03-12 01:14

用友U8销售出库单及序列号查询语句

a.cHandlerAS审核人,a.dVeriDateAS审核日期,b.cInvCodeAS存货编码,--b.cInvNameAS存货名称,--b.cInvStdAS规格型号,b.iQuantityAS数量,b.cBatchAS

zikn_92·2025-03-12 01:11

用友 U8出入库查询SQL 连接UNION ALL

a.cCodeAS单号,a.dDateAS日期,a.cMakerAS制单人,a.cHandlerAS审核人,a.dVeriDateAS审核日期,b.cInvCodeAS存货编码,b.iQuantityAS数量,b.cBatchAS

zikn_92·2025-03-12 00:02

深度学习训练中GPU内存管理

文章目录概述常见问题1、设备选择和数据迁移2、显存监控函数3、显存释放函数4、自适应batchsize调节5、梯度累积概述在深度学习模型训练中，主流GPU显存通常为8GB~80GB，内存不足会导致训练中断或

@Mr_LiuYang·2025-03-11 19:24

深度学习PyTorch之数据加载DataLoader

DataLoader核心参数解析3、数据增强数据加载基础架构核心类关系图torch.utils.data├──Dataset(抽象基类)├──DataLoader(数据加载器)├──Sampler(采样策略)├──BatchSampler

@Mr_LiuYang·2025-03-11 18:49

101.华为企业组网实例：VRRP+MSTP典型组网配置

实验拓扑一、VLAN配置SW3配置sysw3uninenvlanbatch10203040interfacee0/0/3portlink-typeaccesspo

亦良Cool·2025-03-10 14:08

crewai框架出现SSLError

0.102.0）的时候，控制台突然会出现很多报错信息，但是并不影响程序的实际输出ERROR:opentelemetry.sdk.trace.export:ExceptionwhileexportingSpanbatch.Traceback

Otto_1027·2025-03-10 07:21

WHALE: TOWARDS GENERALIZABLE AND SCALABLE WORLD Models for Embodied Decision-making 翻译

Doc2X|One-StepPDFtoMarkdownConversionInjustseconds,Doc2XconvertsPDFstoMarkdown,withsupportforbatchprocessingandadvancedtranslationfeatur

Doc2X·2025-03-10 07:49

Jetson系列: tensorrt-python推理yolov5（一）

Pipline架构四.算法整体Pipline实现一.onnx模型导出在使用tensorrt进行加速之前需要将自己的torch模型转为onnx格式的，这个操作很基础就不赘述了，自己根据自己的任务、部署设备选择合适的batch

weixin_55083979·2025-03-08 20:08

Mybatis-Plus 批量插入速度慢的问题优化

MyBatis-Plus的batchSave接口：实现分页批量插入在实际开发中，批量插入数据是一个常见需求，尤其当数据量较大时，直接使用循环插入效率低下，而MyBatis-Plus提供了强大的批量操作支持

自在如风。·2025-03-08 16:35

Java项目中ES作为时序库

使用Logstash作为数据管道时，可通过调整pipeline.workers和batch.size进一步提升并发处理能力。

大丈夫在世当日食一鲲·2025-03-08 15:36

Apache Flink详解：流处理与批处理的强大框架

批处理(BatchProcessing):处理已经收集好的静态数据集。Data

微笑听雨。·2025-03-07 19:36

2021年7月初，深圳TPlink图像算法工程师面试题分享

问题一：Batch-norm作用和参数batchnorm的作用batchnorm对于输入数据做了零均值化和方差归一化过程，方便了下一层网络的训练过程，从而加速了网络的学习。

niuyunpang·2025-03-07 11:16

手写BatchNorm与LayerNorm：从原理到实现

手写BatchNorm与LayerNorm：从原理到实现大家好，今天我们将手写实现BatchNormalization（BatchNorm，批归一化）和LayerNormalization（LayerNorm

_Itachi__·2025-03-04 15:11

python valueerror函数使用_python – 具有张量流的语义分段 – 损失函数中的ValueError(稀疏 – softmax)...

我的输入图像数据暂时是750x750x3RGB图像.在通过网络运行后,我使用shape[batch_size,750,2]的logits进行损失计算.这是一个二进制分类–我这里有两个类,[0,1]在我的标签中

创新工场·2025-03-04 02:00

Spring 源码硬核解析系列专题（扩展篇）：Spring Batch 的恢复机制源码解析

在第九期中，我们深入探讨了SpringBatch的批处理流程，剖析了Job和Step的执行机制。

yinlongfei_love·2025-03-03 12:11

PyTorch数据加载：实战入门

#所有标签foriinrange(0,len(images),32):batch_images=images[i:i+32]batch_labels=labels[i:i+32]#训练代码...这种方式

秋‍.·2025-03-03 01:43

Spring学习01

project（Java开发各个方面）frameworkbootdata处理数据cloud云原生security安全管理session共享会话integration集成Hateoas媒体服务restdocs文档Batch

nightelves11·2025-03-02 13:40

从零到精通：小白DeepSeek全栈入门指南

第一部分：认知准备（1-3天）1.1基础概念搭建人工智能三要素：数据/算法/算力深度学习与传统机器学习的区别神经网络基本结构（输入层/隐藏层/输出层）常用术语解析：epoch、batch、loss、accuracy1.2

好东西不迷路·2025-03-02 06:37

# Unity引擎性能优化全景图：从架构级到指令级的技术演进

建议采用动态批处理策略：//动态对象批处理条件判断if(currentBatchSize(version.BundlePath);return;}}}}对象池实时监控开发Unity编辑器扩展实现对象池状态

晴空了无痕·2025-03-02 02:38

Pytorch数据处理工具箱（后半部分）

主要参数包括datase`（数据集）batch_size（批量大小）、shuffle（是否打乱数据）、num_workers（加载数据的线程数）等。

不要不开心了·2025-03-01 16:59

YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-ops.py

ops.pyultralytics\models\utils\ops.py目录ops.py1.所需的库和模块2.classHungarianMatcher(nn.Module):3.defget_cdn_group(batch

红色的山茶花·2025-03-01 12:58

pytorch基础-layernormal 与 batchnormal

nn.LayerNorm（层归一化）和nn.BatchNorm（批量归一化）是深度学习中常用的两种归一化方法，都有助于提高模型的训练效率和稳定性，但它们在归一化维度、应用场景、计算方式等方面存在明显区别

yuweififi·2025-02-28 10:49

通过TensorFlow实现简单深度学习模型（2）

deffit(model,images,labels,epochs,batch_size=128):forepoch_counterinrange(epochs):print(f"Epoch{epoch_counter

yyc_audio·2025-02-28 10:47

自动驾驶之BEVDet

例如输入环视图像，记作Tensor([bs,N,3,H,W])，提取多尺度特征；其中bs=batchsize，N=环视图像的个数，

maxruan·2025-02-27 16:13

如何处理报错"UDT column batch insert" has not been implemented yet

问题现象YashanDB中的ST_GEOMETRY类型是数据库内置的一种自定义类型，用于存储和访问符合开放地理空间信息联盟（OpenGeospatialConsortium，简称OGC）制定的SFASQL标准的几何对象。在批量插入（例如insertintoselect或使用yasldr导入数据）的时候，如果表有ST_GEOMETRY类型的字段，则会报错YAS-00004feature"UDTcol

·2025-02-27 13:25

Spark Streaming 容错机制详解

它通过微批处理（micro-batch）的方式将实时流数据进行分片处理，每个批次的计算本质上是Spark的批处理作业。

goTsHgo·2025-02-26 04:20

梯度累加（结合DDP）梯度检查点

梯度累加目的梯度累积是一种训练神经网络的技术，主要用于在内存有限的情况下处理较大的批量大小（batchsize）。

糖葫芦君·2025-02-25 23:16

Tensorflow2.x框架-神经网络八股扩展-acc曲线与loss曲线

目录摘要一、acc曲线与loss曲线二、完整代码摘要loss/loss可视化，可视化出准确率上升、损失函数下降的过程一、acc曲线与loss曲线history=model.fit(训练集数据,训练集标签,batch_siz

诗雨时·2025-02-25 23:15

卷积神经网络八股（一）------20行代码搞定鸢尾花分类

卷积神经网络八股（一）------20行代码搞定鸢尾花分类引言用TensorflowAPI：tf.keras实现神经网络搭建八股Sequential的用法compile的用法fit的用法（batch是每次喂入神经网络的样本数

有幸添砖java·2025-02-25 22:11

神经网络八股（3）

梯度爆炸是指梯度在方向传播过程中逐渐变大，权重参数更新变化较大，导致损失函数的上下跳动，导致训练不稳定可以使用一些合理的损失函数如relu,leakRelu，归一化处理，batchnorm,确保神经元的输出值在合理的范围内

SylviaW08·2025-02-25 22:37

【YashanDB 知识库】如何处理报错"UDT column batch insert"

问题现象YashanDB中的ST_GEOMETRY类型是数据库内置的一种自定义类型，用于存储和访问符合开放地理空间信息联盟（OpenGeospatialConsortium，简称OGC）制定的SFASQL标准的几何对象。在批量插入（例如insertintoselect或使用yasldr导入数据）的时候，如果表有ST_GEOMETRY类型的字段，则会报错YAS-00004feature"UDTcol

·2025-02-25 03:22

MongoDB#数据删除优化

分批删除constbatchSize=10000;//每批删除10,000条数据letdeletedCount=0;do{constresult=db.xxx_collection.deleteMany

许心月·2025-02-24 19:00

MongoDB#常用脚本

leti=1;idoc.xxxId);//2.删除集合A中符合条件的文档constresult=db.A.deleteMany({xxxId:{$in:xxxIdsToDelete}},{limit:batchSize

许心月·2025-02-24 18:53

Linux之Shell：Shell/Shell脚本(sh)的简介、使用方法、案例应用之详细攻略

Linux之Shell：Shell/Shell脚本(sh)的简介、使用方法、案例应用之详细攻略目录相关文章Windows之Batch：Batch批处理脚本(bat/cmd)的简介、使用方法、案例应用之详细攻略

一个处女座的程序猿·2025-02-23 01:25

MyBatis-Plus常用增删改查方法

selectBatchIds(ids)批量查询SELECT*FROM...WHEREidIN(?,?,?)

Warren98·2025-02-21 17:26

神经网络模型训练中的相关概念：Epoch，Batch，Batch size，Iteration

Batch（批/一批样本）：将整个训练样本分成若干个batch。每个batch中包含一部分训练样本，每次送入网络中进行训练的是一个batch。B

一杯水果茶！·2025-02-21 16:39

机器学习(四) 本文(2万字) | 梯度下降GD原理 | Python复现 |

第四章梯度下降一引入梯度二从一元到多元2.1一元函数2.1.1引入梯度下降2.1.2学习率2.1.3继续更新迭代2.2二元函数2.3多元函数三多种梯度方法3.1批量梯度下降（BatchGradientDescent

小酒馆燃着灯·2025-02-21 08:36

使用shell脚本运行python程序

例如，我需要探究batchsize的影响，一般新手入门可能这样做：设置batchsize=8，运行一次main.py程序。设置batchsize=16，运行一次main.py程序。

GiantGo·2025-02-21 05:15

使用vue3框架vue-next-admin导出表格excel（带图片）

（如图）：步骤如下：下载安装插件：安装命令：npminstalljs-table2excel引入插件：importtable2excelfrom'js-table2excel'使用插件直接上代码：onBatchExport

乐多_L·2025-02-20 19:28

【nvidia】NCCL禁用P2P后果权衡

计算bound场景：模型参数量较小（如参数量未超出单卡显存容量，使用纯数据并行）或计算密度极高（如大batchsize下的矩阵运算）时，A100的计算能力（FP16/FP32算力）可能被充分利用，此时训练是计算

x66ccff·2025-02-19 18:28

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