pytorch SGD的默认批量大小是多少？
PyTorch SGD（随机梯度下降）的默认批量大小是1。
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如果我输入整个数据而没有指定批量大小，pytorch SGD会做什么？我在案例中看不到任何“随机性”或“随机性”。例如，在下面的简单代码中，我将整个数据(x,y)输入到一个模型中。optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.1) y_pred = model(x_data问:在我看来，所有100个梯度都是在一次参数更新之前计算的。"mini_batch“<em
浏览 23提问于2020-02-05得票数 6
在pytorch中，backward()函数累积渐变，我们必须通过调用optimizer.zero_grad()在每个小批量中重置它。在这种情况下，当实际动量SGD使用过去一些小批次的指数平均值更新权重时，动量SGD如何工作。
作为Pytorch的初学者，我很困惑。不需要使用过去的渐变来执行更新吗？
浏览 0提问于2018-12-31得票数 1
Pytorch中nn嵌入的正确维度大小是多少？我在做批量训练。 我只是有点困惑，当我得到"self.embeddings“时，下面代码中的"shape”的尺寸应该是什么？
浏览 19提问于2019-03-22得票数 0
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我确信我的keras版本的神经网络与pytorch中的非常接近，但在训练过程中，我看到pytorch网络的损失值比keras网络的损失值要低得多。我想知道这是不是因为我没有正确复制keras中的pytorch网络，或者两个框架中的损失计算是不同的。Pytorch损失定义： loss_function = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim
浏览 555提问于2020-04-26得票数 3
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用于可变尺寸输入的小型批量培训
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我是PyTorch和RNN的新手，所以我很困惑如何为我拥有的数据实现小型批量培训。有更多的这些数据，但我想保持简单，所以我只能理解如何实现小批量培训部分。我正在进行多类分类，基于LSTM/GRU在可变长度输入上训练的最终隐藏状态。我设法使它与批处理大小1(基本上是SGD)工作，但我正在努力实现小型批。我是否必须将序列压缩到最大大小，并创建一个包含所有元素的更大尺寸的新张量矩阵？我找不到关于
浏览 3提问于2018-02-14得票数 7
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RNN的损失丝毫没有减少
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我已经尝试将权重初始化参数、学习率和批处理大小以及激活函数更改为ReLu仍然没有减少损失这是代码：import torchvision.datasets as dsets
import
浏览 6提问于2018-02-26得票数 1
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在阅读一本PyTorch书籍时，我偶然发现了这样一段代码，其中作者更改了轴的顺序。img_t.permute(1，2，0) (将轴的顺序从C×H×W更改为H×W×C) 在神经网络中，H x W x C是输入图像的默认输入尺寸吗？
浏览 48提问于2021-09-17得票数 0
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我正在尝试用pytorch来“复制”，而且我还是个新手。我现在关心的是复制L_G (等式)。7第3页)，下面是我当前的代码： super(JSDLoss,self).但是，我怀疑这不是创建自定义损失的方法。任何形式的帮助都是非常感谢的！提前感谢:)
浏览 4提问于2017-12-13得票数 3
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我正在阅读Pytorch官方教程进行微调，我面临着一个问题，那就是每个时代的损失计算。 在此之前，我计算批量数据的损失，累积这些批量损失，并找到这些值的平均值作为时期损失。running_loss += loss.item() * inputs.size(0)
running_corrects += torch.sum(preds == labels.data) 我的问题在这一行它是批量的倍数损失值，单位为ba
浏览 18提问于2020-08-18得票数 1
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差分隐私显着降低了模型性能
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背景信息
我训练了一个分类器来预测三个标签:基于胸部X线图像的COVID/肺炎/健康。它是PyTorch实现的。我使用一个训练集来训练，使用验证集来保存性能最好的模型，然后使用一个测试集来衡量模型的“真实”性能。然而，我注意到我的模型“学会了”对正常/肺炎进行分类非常好，但它忽略了人口不足的COVID集。因此，我选择样本不足(减少其他课程(正常和肺炎)的培训实例数量，以获得平等的群体)。这是很好的
浏览 0提问于2020-06-07得票数 2
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SDG批量>1？
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我正在学习IBM的“使用PyTorch的深度NNs”课程，并且我遇到了一些实验室示例，其中SDG用于优化器，而DataLoader中的批处理大小大于1。如果我正确理解，SGD将执行梯度下降，每一步只有一个训练例子，所以这个情况下，SGD将如何与每一批训练示例交互？
例如，如果批处理大小= 20，SGD优化器会在每批中执行20个GD步骤吗？如果是这样的话，那么这是否意味着无论我为DataLoader设置了多大的批<em
浏览 6提问于2022-05-01得票数 0
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y - tx.dot(w)我不确定迭代是否应该在range(max_epochs)或更大的范围内完成所以我认为一个时代是由一次以上的迭代组成的。
浏览 4提问于2016-10-11得票数 2
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我试图重现这段代码的结果：，据我所知，我遇到的第一个问题是，https://github.com/vjayd/Image-Alignment-using-CNN数据是灰度图像，而不是彩色图像，所以为什么他使用
浏览 676提问于2021-08-04得票数 0
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我在训练一个模特
由于有7个分布均匀的类，随机押注分类的准确率为14 %(1/7约为14 %)。奇怪的是，它只在批次大小为2的情况下学习，16、32或64的批处理大小根本不学习。现在更奇怪的是，如果我拿起训练过的网的检查点(准确率40 %，训练的批次为2
浏览 2提问于2016-11-08得票数 3
这可能是个简单的问题，但我就是找不到。但我对这一切也很陌生，所以我可能只是瞎了眼。
当将TensorFlowDNNRegressor与SGD或Adagrad一起使用时，默认的学习率是多少？使用Adam或Adadelta时的缺省值似乎是0.001，但我找不到Adagrad的缺省值，它是TensorFlowDNNRegressor的默认优化器，也不是经典的SGD的默认
浏览 4提问于2016-06-07得票数 1
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2回答
我有一个问题，如何重新加载不同批量大小的pytorch模型。在训练中，我的批处理大小是64，但在推断中，我希望批处理大小是1(逐个输入数据)。这是我用来保存和恢复模型的代码：RuntimeError: size mismatch, m1: [37 x 1], m2: [37 x 64] at /Users/
浏览 0提问于2018-09-20得票数 4
我正在尝试构建一个lstm模型，该模型接收时间序列数据并输出一些预测。我试着运行下面的代码，发现numpy.ndarray对象没有'_validate_or_infer_batch_size‘属性。请帮帮忙谢谢。如果需要任何其他信息，请务必告诉我。lstm_model.add(LSTM(100, batch_input_shape=(batch_size, time_step, x_t.shape[2]), dropout=0.0,
recurrent_dropout=0.0, stateful=True, kernel_
浏览 15提问于2019-12-02得票数 0
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有人能帮我解释一下Pytorch中这个常见问题的含义吗？ 型号: EfficientDet-D4 GPU: RTX 2080Ti 批量:2 CUDA out of memory.11.00 GiB total capacity; 8.32 GiB already allocated; 2.59 MiB free; 8.37 GiB reserved in total by PyTorch) 无论如何，我认为模型和图形处理器在这里并不重要，我知道解决方案应该是减少批量大小，尝试关闭梯度，同
浏览 48提问于2020-10-27得票数 1
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随机梯度下降分批
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我对回归很陌生，我们在一门课程中做了一个非常简单的练习。我采取了一个基本的了解GD和SGD的线性回归。据我理解，GD和SGD之间唯一的区别是，SGD不像GD中的处理那样对数据集大小m执行算法，而是对m的子集执行操作。我的问题是，对于SGD来说，是简单地在小型批处理上执行算法，还是有某种结果的求和来给出最终的答案？抱歉，如果我没有用正确的<
浏览 0提问于2018-04-24得票数 0
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