关于pytorch批训练的问题

smy258 2020-09-07 02:54:59

在批训练神经网络的时候出现了网络大小不匹配的问题，如图所示，如果把输入改成批的大小就可以正常运行

但是批训练不应该是在批里面一个个取出来训练的吗，而且教程的图像分类器就是这样训练的，并没有出现问题

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详解PyTorch批训练及优化器比较

本篇文章主要介绍了详解PyTorch批训练及优化器比较，详细的介绍了什么是PyTorch批训练和PyTorch的Optimizer优化器，非常具有实用价值，需要的朋友可以参考下

@本文来源于公众号：csdn2299，喜欢可以关注公众号程序员学府一、PyTorch批训练概述 PyTorch提供了一种将数据包装起来进行批训练的工具——DataLoader。使用的时候，只需要将我们的数据首先转换为torch的tensor形式，再转换成torch可以识别的Dataset格式，然后将Dataset放入DataLoader中就可以啦。 import torch import torch.utils.data as Data torch.manual_seed(1) # 设定随机数种子 BATCH_SIZE = 5 x = torch.linspace(1, 10, 10

原文地址分类目录——Pytorch 深度学习可行的一个前提是假设数据之间是相互独立的，用相关的数据进行训练会让训练的模型局限于满足一撮数据，没有实用性。而更多的现实情况是数据之间存在着或多或少的相关性，所以深度学习中常用海量数据来弥补数据间相关所产生的训练模型的不足。在大量数据中学习中，小批量（batch）梯度下降是一种比较好的方式，每次选取一小部分数据来进行参数更新，既能沿着较好的方向更新，又能兼顾训练的效率另外，从数据集中随机（不连续）抽取数据也是可以减弱数据相关性的影响的。这一点在随机森林中的到了充分的利用（这里的随机与随机森林中的随机不完全相同） pytorch中引入了对数据进行切

PyTorch Geometric：用于PyTorch的几何深度学习扩展库

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