Batch

机器学习与深度学习4：数据集处理Dataset，DataLoader，batch_size

这也是深度学习处理数据集的的基础，下面介绍这个数据集的定义和使用：1、数据集加载1.1通用的定义Bach：表示每次喂给模型的数据Epoch：表示训练一次完整数据集数据的过程解释：当一个数据集的大小为10时，设定batch

爱打代码的小高·2025-03-28 12:33

Flink 常用及优化参数

流批模式SET'execution.runtime-mode'='streaming';//orbatch基础Checkpoint配置--启用Checkpoint，间隔5分钟SET'execution.checkpointing.interval

宝哥大数据·2025-03-28 09:41

Spring Batch 中的 chunk

我们都知道SpringBatch有2种任务方式。主要是在Step阶段，在Step阶段，我们可以执行一个Tasklet，我们也可以按照Chunk来执行。

HoneyMoose·2025-03-28 06:22

spring batch 中JpaNamedQueryProvider、JpaNativeQueryProvider两种查询方式对比

完整代码示例：对比两种查询方式//Employee.java实体类（包含命名查询）@Entity@NamedQuery(name="Employee.findAllNamedQuery",query="SELECTeFROMEmployeeeORDERBYe.id")//定义命名查询publicclassEmployee{@IdprivateLongid;privateStringname;pri

爱的叹息·2025-03-28 06:51

揭秘 MyBatis-Plus 批量插入的终极优化技巧

然而，当涉及到大规模数据的批量插入时，即使使用了saveBatch方法，性能提升仍然有限。本文将揭秘如何通过配置rewriteBatchedStatements=tr

Java全干攻城狮·2025-03-28 03:59

《Python实战进阶》No34：卷积神经网络（CNN）图像分类实战

我们还将探讨数据增强和正则化技术（如Dropout和BatchNorm）对模型性能的影响。核心概念和知识点1.CNN的核心

带娃的IT创业者·2025-03-27 23:35

分布式训练：（Pytorch）

在这种方法中，模型副本会被复制到多个计算设备上，每个设备处理不同的批次（batch）数据。工作流程：每个设备上都有一个完整的模型副本。数据集被分割成多个

达柳斯·绍达华·宁·2025-03-27 20:45

警惕2038时间炸弹！MySQL日期溢出终极解决方案 ✨

MySQL日期溢出终极解决方案问题背景：一个价值千万的报错--当尝试插入2039年日期时INSERTINTObatch_version(product_expiration_date)VALUES('2039

小丁学Java·2025-03-27 10:25

【归一化总结】BatchNorm（BN）、InstanceNorm（IN）、LayerNorm（LN）和 GroupNorm（GN）

文章目录基础归一化方法：LayerNorm、InstanceNorm、BatchNorm对比**1.BatchNorm（BN-BatchNormalization）****原理****特点****2.InstanceNorm

多恩Stone·2025-03-27 05:14

string类型转list实体类集合，解决：String cannot be cast to java.util.List

类型转list实体类集合springboot框架controller层用@RequestParamMapparams接收前端传值，例如/***批量更新*/@RequestMapping("/updateBatch

aline215·2025-03-27 01:13

MySQL 学习之批量插入数据性能问题

文章目录现象优化现象在使用kettle同步大数据的数据到我们的MySQL数据库中时发现，数据量大时插入效率很慢，大约在2000/s优化在MySQL驱动连接中添加rewriteBatchedStatements

zxguan·2025-03-26 08:15

Java后端开发中的任务调度：使用Spring Batch实现批处理

Java后端开发中的任务调度：使用SpringBatch实现批处理大家好，我是微赚淘客返利系统3.0的小编，是个冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！在现代企业应用中，批处理是处理大规模数据的重要方式。

weixin_836869520·2025-03-25 20:40

0 Token 间间隔 100% GPU 利用率，百度百舸 AIAK 大模型推理引擎极限优化 TPS

大模型推理引擎的基本工作模式可以概括为，接收包括输入prompt和采样参数的并发请求，分词并且组装成batch输入给引擎，调度GPU执行前向推理，处理计算结果并转为词元返回给用户。

·2025-03-24 15:38

【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set

计算相邻batch的权重矩阵PD之间的距离。比较同调收敛性与神经网络的验证精度变化趋势摘要机器学习从业者通常通过监控模型的某些指标来估计其泛化误差，并在训练数值收敛之前停止训练，以防止过拟合。

开心星人·2025-03-23 22:34

vLLM 部署大模型

1介绍vLLM是来自UCBerkeley的LMSYS在LLM推理方面的最新工作（没错就是搞出Vicuna的那个group），最大亮点是采用PagedAttention技术，结合ContinuousBatching

哦豁灬·2025-03-23 05:07

卷积神经网络Batch Normalization的作用

BatchNormalization的作用（通俗版）1.像“稳定器”一样校准每层输入想象你在烤多层蛋糕，每层蛋糕的烘烤温度不同（相当于神经网络的每一层数据分布不同）。

arron8899·2025-03-23 03:11

kafka生产消息失败 ...has passed since batch creation plus linger time

org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException:Expiring10record(s)fortopic-0:30015mshaspassedsincebatchcreationplusl

Lichenpar·2025-03-22 23:47

PHP接入阿里云图片审核

多个service使用接口ImageBatchModerationgetenv("ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID"),//必填，请确保代码运行环境设置了环境变量ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET

骑着蜗牛闯宇宙·2025-03-20 17:39

注意力机制：让AI拥有“黄金七秒记忆“的魔法----（点积注意力）

（1）创建两个形状分别为(batch_size

y江江江江·2025-03-20 06:33

NLP高频面试题（四）——BN和LN的区别与联系，为什么attention要用LN

在深度学习模型中，Normalization是一种极为重要的技巧，BatchNormalization（BN）和LayerNormalization（LN）是其中最为常用的两种方法。

Chaos_Wang_·2025-03-19 00:24

pytorch的使用：卷积神经网络模块

来迭代取数据使用transforms将数据转换为tensor格式#定义超参数input_size=28#图像的总尺寸28*28num_classes=10#标签的种类数num_epochs=3#训练的总循环周期batch_size

樱花的浪漫·2025-03-18 00:11

Pytorch Dataloader入门

dataloader.py#L71PytorchDatasettutorial:tutorials/beginner/basics/data_tutorial.html理论：在训练模型时，我们通常希望：以“mini-batch

gy-7·2025-03-17 21:16

21-梯度累积原理与实现

一、基本概念在深度学习训练的时候，数据的batchsize大小受到GPU内存限制，batchsize大小会影响模型最终的准确性和训练过程的性能。

机器人图像处理·2025-03-17 19:34

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

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