epoch 第4页

pytorch笔记：调整学习率（torch.optim.lr_scheduler）

1概述torch.optim.lr_scheduler模块提供了一些根据epoch训练次数来调整学习率（learningrate）的方法。

UQI-LIUWJ·2023-10-29 05:33

机器学习笔记（三）

之前有说过，实际上在算微分的时候,并不是真的对所有Data算出来的L作微分,你是把所有的Data分成一个一个的Batch，每次在更新参数时实际上是对每一个batch进行操作，所有的batch看过一遍叫做一个Epoch

鼠尾草的第24个朋友·2023-10-28 01:47

深度学习中的epoch, batch 和 iteration

名词定义epoch使用训练集的全部数据进行一次完整的训练，称为“一代训练”batch使用训练集中的一小部分样本对模型权重进行一次反向传播的参数更新，这样的一部分样本称为：“一批数据”iteration使用一个

Code_LiShi·2023-10-27 21:10

Gpt,gpt2,gpt3,bert,roberta,t5模型区别分析

GPT3:超大规模只有encoder：Bert：同时使用上下文进行编码Roberta：相比bert主要是在训练参数上做了调整：batchsize，adam参数，训练数据、nsploss、epoch数，词表大小

不当菜鸡的程序媛·2023-10-27 17:38

深度学习使用Keras进行迁移学习提升网络性能

上一篇文章我们用自己定义的模型来解决了二分类问题，在20个回合的训练之后得到了大约74%的准确率，一方面是我们的epoch太小的原因，另外一方面也是由于模型太简单，结构简单，故而不能做太复杂的事情，那么怎么提升预测的准确率了

weixin_44119674·2023-10-27 04:03

Optimizer 优化器

importtorchimporttorch.utils.dataasDataimporttorch.nn.functionalasFimportmatplotlib.pyplotasplt#torch.manual_seed(1)#reproducibleLR=0.01B_S=32EPOCH

地平线上的背影·2023-10-27 01:54

神经网络中epoch、batch、batchsize区别

目录1epoch2batch3batchsize4区别1epoch当数据集中的全部数据样本通过神经网络一次并且返回一次的过程即完成一次训练称为一个epoch。

ZhangJiQun&MXP·2023-10-26 02:39

剖析深度学习中的epoch与batch_size关系、代码

目录前言1.定义2.代码前言为了区分深度学习中这两者的定义，详细讲解其关系以及代码1.定义在PyTorch中，“epoch”（周期）和“batchsize”（批大小）是训练神经网络时的两个重要概念它们用于控制训练的迭代和数据处理方式

码农研究僧·2023-10-25 17:55

pvrcnn在openpcdet框架下的实现流程

_merge_all_iters_to_one_epoch:index=index%len(self.kitti_infos)info=copy.deepcopy(self.kitti_infos[i

~山有木兮·2023-10-25 14:56

pytorch_lightning：Validation sanity check: 0%| | 0/2 [00:00＜?, ?it/s]

这是一种单元测试，以确保如果你在验证循环中有一个bug，你不需要等待一个完整的epoch来发现。

代码小白的成长·2023-10-25 06:43

VGG16使用finetune

使用三个通道叠加起来的准确率为85.58%训练15个epoch使用单通道训练15个epoch的准确率为：85.87%使用inceptionV3训练时候的准确率时:在vgg中得到的softmax后的结果，

美环花子若野·2023-10-23 16:35

PyTorch加载模型时报错RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for *****: Missing key(s) in state_dict:

问题描述：原作者的代码里面没有断点续训，我增加了这个功能，同时也引入了更多的参数，保存模型时增加了epoch、net.state_dict()、optimizer.state_dict()、scheduler.state_dict

mj412828668·2023-10-22 13:35

unet网络测试遇到的报错问题及解决

1、出现Nosuchfileordirectory:'checkpoint_epoch5.pth'Traceback(mostrecentcalllast):File"predict.py",line91

qq_44807154·2023-10-22 04:31

每个epoch的溯源（MNE）

每个epoch的溯源：frommne.minimum_normimportapply_inverse_epochsstcs=apply_inverse_epochs(epochs,inverse_operator

Summer_Anny·2023-10-21 22:26

pytorch各种学习率衰减器

各种学习率衰减器各类衰减器文档：【here】指数衰减torch.optim.lr_scheduler.ExponentialLR(optimizer,gamma=0.98)一般将last_epoch设置成

btee·2023-10-21 18:49

基于Pytorch的CNN手写数字识别

首先导入必要的库，设置训练的设备（gpu或cpu），设置训练的轮次（epoch），然后设置数据集train_data、test_data，并使用torchvisi

nice-wyh·2023-10-21 17:29

Pytorch Lightning验证时TQDMProgressBar进度条输出异常问题与解决方案

例如：trainer=pl.Trainer(callbacks=[TQDMProgressBar()],)在Pycharm中运行时，进度条会出现如下情况：Epoch0:100%|██████████|20

iioSnail·2023-10-21 13:55

yolov8中train.py、val.py、predict.py的区别，什么时候该用哪个？

第一训练的时候，train.py会调用该文件，然后在每个epoch之后打印一波指标；第二就是使用训练好的模型来验证其他数据集的时候，要使用val.py，不论是验证验证集还是验证测试集合，都是用它，因为它可以输出

毕竟是shy哥·2023-10-19 23:31

vue+d3实现横向树状图（节点使用矩形图展示信息）

树状图展示如下：项目步骤见代码标注：batch_size：epoch：pruning_ratio：0.10.20.3-->submitimport$from'jquery';importHistoryViewTitlefrom

yanjingya_jira·2023-10-19 21:10

Epoch、批量大小、迭代次数

梯度下降它是机器学习中使用的迭代优化算法，用于找到最佳结果（曲线的最小值）。坡度是指斜坡的倾斜度或倾斜度梯度下降有一个称为学习率的参数。正如您在上图（左）中看到的，最初步长较大，这意味着学习率较高，随着点的下降，学习率因步长变短而变得更小。另外，成本函数正在递减或成本正在递减。有时你可能会看到人们说损失函数正在递减或损失正在递减，成本（顺便和损失代表同一件事说一句，我们的损失/成本是一件好事正在减

挪威的深林·2023-10-18 08:26

训练神经网络时train loss或是validation loss出现nan

trainingloss随着epoch增多不断下降，但是突然到某一个epoch出现loss为nan的情况，但是两三个epoch之后，loss竟然又恢复正常，而且下降了。

qq_41663215·2023-10-17 01:37

【Vesta发号器源码】Timer

Vesta发号器源码解析——Timer发号器负责时间的部分，这个类是接口，主要作用是定义规则，里面有一个关键变量EPOCH这里定义了一个关键变量，用于压缩时间戳，所有时间戳都会减去这个值之后再做计算目前这个实现里

DeanChangDM·2023-10-16 12:29

spring-rest接口LocalDateTime转时间戳

具体的代码参照示例项目https://github.com/qihaiyan/springcamp/tree/master/spring-localdatetime-epoch一、概述java程序中一般将日期类型定义为

QiHY·2023-10-16 00:48

Epoch和episodes的区别

“Epoch”和“episode”是两个不同的概念，通常在不同领域中使用。Epoch（周期）：Epoch是一个在机器学习和深度学习中常用的术语，通常用于表示训练数据集中的一个完整遍历。

Chen_Chance·2023-10-15 20:51

Ceph--PG读写流程和迁移

PublicMessenger收到客户端发送的读写请求后，通过OSD注册的回调函数——ms_fast_dispatch进行快速派发：基于消息(Messenger)创建一个op，用于对消息进行跟踪，并记录消息携带的Epoch

错误自动机·2023-10-14 13:42

使用hugging face开源库accelerate进行多GPU训练（单机多卡）时，在保存模型结构的时候出现的问题

UnboundLocalErrorlocalvariable'epochcheckpoint’referencedbeforeassignment:完整报错：简单来说就是我用于存储模型的函数有一个输入参数是epoch

EstrangedZ·2023-10-14 12:15

深度学习基本概念

batch_size=m用整个训练集进行梯度下降划分为5个：名称：mini-batch梯度下降batch_size=m/5划分为m个：名称：随机梯度下降batch_size=1一次对一个样例数据进行梯度下降epoch

Shilong Wang·2023-10-14 09:40

关于episode、epoch、iteration、batch_size的理解

epoch、iteration、bath_size这几个概念经常在神经网络中见到。

被子怪·2023-10-14 09:38

episode、epoch、batch-size、iteration区别

batch_size即批大小，如果把全部数据放入内存后再加载到显存中，空间显然不够的；如果一个一个数据加载训练并更新模型参数，效率极低。所以考虑一批一批地加载数据，每次送进去的数量就是batch_size，这样可以加快速度。用minibatch方法时会定义batch_size，即把整个数据集分几份后，每份的大小就是batch-size。假设把10000个样本，分成500批次送进去，则每次送进20个

软件工程小施同学·2023-10-14 09:07

深度学习中epoch、iteration、batch_size、episode的通俗理解

epoch、iteration、batch_size、episodeepoch所有的训练数据都要跑一遍就是一个epoch。假设有10000个样本，这10000个样本都跑完就算一个epoch。

Nosimper·2023-10-14 09:34

Epoch、batchsize、episode、iteration

一、常规参数1.1epoch是指所有的训练数据都要跑一遍。假设有6400个样本，在训练过程中，这6400个样本都跑完了才算一个epoch。一般实验需要训练很多个epoch，直到LOSS稳定后才停止。

丿香橙灬蓝莓·2023-10-14 09:03

关于epoch、episode、iteration和batch size

文章目录batch_sizeiterationepochepisodebatch_size用minibatch方法时会定义batch_size，即把数据分几份后，每份的大小是多少。iteration迭代，每个循环的一遍，一次参数更新。用minibatch时就意味着train完一个batchepochoneforwardpassandonebackwardpassofallthetrainingex

强殖装甲凯普·2023-10-14 09:33

神经网络中episode、epoch、iteration、batch_size的理解

epoch、bath_size、iteration、episode在DNN中的解释：1、epoch：oneforwardpassandonebackwardpassofallthetrainingexamples

自由技艺·2023-10-14 09:02

概念辨析: step, iteration, epoch, batchsize

引言step,iteration,epoch,batchsize,learningrate都是针对模型训练而言的，是模型训练中设置的超参数。样本在机器学习中，样本是指数据集中的一部分完整的数据个体。

叶老师讲大数据·2023-10-14 09:01

epoch和episode

batch_size=m用整个训练集进行梯度下降划分成5个：名称：mini-batch梯度下降batch_size=占1/5的量划分为m个：名称：随机梯度下降batch_size=1一次对一个数据进行梯度下降epoch

bijingrui·2023-10-14 09:26

epoch、iteration、batch_size、episode概念理解

1.epoch所有的训练数据都要跑一遍就是一个epoch。假设有10000个样本，这10000个样本都跑完就算一个epoch。

Jacob学嵌入式·2023-10-14 09:55

深度强化学习中的episode、epoch、batch-size、iteration

深度强化学习中的episode、epoch、batch-size、iterationbatch_sizeiterationepochepisodebatch_size即批大小，如果把全部数据放入内存后再加载到显存中

L0_L0·2023-10-14 09:55

深度学习训练中的Epoch, Batch, Episode, Iteration

Epochoneepoch=oneforwardpassandonebackwardpassofallthetrainingexamples,intheneuralnetworkterminology.Epoch

Frank_BC·2023-10-14 09:52

深度学习batch、batch_size、epoch、iteration以及小样本中episode、support set、query set关系

batch、batch_size、epoch、iteration关系：epoch：整个数据集batch：整个数据集分成多少小块进行训练batch_size：一次训练（1batch）需要batch_size

JWangwen·2023-10-14 09:51

c++ chrono 获取以ms为单位的时间戳

c++中的chrono可以获得epoch时间戳，即获得从1971.1.1零时开始的时间戳。

南城小金刚·2023-10-13 23:10

PyTorch 深度学习之加载数据集Dataset and DataLoader(七)

1.Revision:Manualdatafeed全部Batch：计算速度，性能有问题1个：跨越鞍点mini-Batch:均衡速度与性能2.Terminology:Epoch,Batch-Size,IterationDataLoader

河图洛水·2023-10-13 17:39

神经网络调优 --- batch_size

batchsize和收敛速度/性能的关系一般来说，在合理的范围之内，越大的batch_size使下降方向越准确，震荡越小；小的bath_size引入的随机性更大，单次epoch耗时更久，且震荡大难以收敛

Ctrlturtle·2023-10-12 17:32

Batch_size的作用：决定了下降的方向

在合理范围内，增大Batch_size的好处：提高了内存利用率以及大矩阵乘法的并行化效率；跑完一次epoch(全数据集）所需要的迭代次数减少，对相同的数据量，处理的速度比小的Batch_size要更快；

小鹏AI·2023-10-12 17:26

YoloV8改进策略：将FasterNet与YoloV8深度融合，打造更快更强的检测网络

文章目录数据集官方模型的成绩改进一改进二改进三总结数据集本来想选COCO数据集，但是我觉得训练相同的epoch是一种不公平的对比，因为预训练本来就是COCO数据集上得来的，这样对官方的模型有利，而我改动了模型的结构

静静AI学堂·2023-10-11 11:18

ElasticSearch中Date类型转换问题

mapping映射时指定了format"properties":{"createAt":{"type":"date","format":"yyyy-MM-ddHH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis

堂诘柯德战风车·2023-10-10 09:14

基于多种CNN网络(Alexnet_vgg_resnet_Mobilenetv_Efficientnet等)实现鱼类分类识别并做指标对比（附源码链接+鱼类识别数据集+模型文件）

一、效果展示说明：训练数据集50个epoch，其他参数不变的情况下得到如下结果：训练集精度验证集精度AlexNet99.4782.76Googlenet97.0284.84VGG1696.5384.46MobilenetV397.0685.79ShufflenetV296

biuHeartBurn·2023-10-09 18:30

04训练——基于YOLO V8的自定义数据集训练——训练结果说明

在上图中，我们可以看到每一轮训练的指标情况，YOLOv8训练过程中的输出指标具体介绍如下：•Epoch:当前的训练轮数，一轮表示所有的训练数据都被模型处理一次。

光_辉·2023-10-09 12:36

不同优化器之间的比较示例实现

importmatplotlib.pyplotaspltimporttorchimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.utils.dataasDatafromtorch.autogradimportVariabletorch.manual_seed(1)#确定随机种子，保证结果可重复LR=0.01BATCH_SIZE=20EPOCH

XF鸭·2023-10-08 12:33

pytorch 如何训练一个模型

开始训练：使用GPU来训练模型，设定训练的epoch和其他超参数。模型训练完

代码写注释·2023-10-07 15:41

基于知识蒸馏的两阶段去雨去雪去雾模型学习记录(二）之知识收集阶段

前面学习了模型的构建与训练过程，然而在实验过程中，博主依旧对数据集与模型之间的关系有些疑惑，首先是论文说这是一个混合数据集，但事实上博主在实验时是将三个数据集分开的，那么在数据读取时是如何混合的呢，是每个epoch

彭祥.·2023-10-07 04:29

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