学了tf比较长一段时间了，一直没有搞懂tf中的variable_scope的用法。感觉有些知识点很零碎，这次看了一本书（质量比想象中的要好很多啊），整体的回顾一下tf。1. tf变量管理tf提供了通过变量名称来创建或者获取一个变量的机制。通过这个机制，在不同的函数中可以直接通过变量的名字来使用变量，而不需要将变量通过参数的形式到处传递（确实是一个痛点）。tf中通过变量名称获取变量的机制主要是通过t
TensorFlow之BatchNormalization批标准化什么是批标准化(Batch Normalization)?今天我们会来聊聊批标准化 Batch Normalization.一.普通数据标准化Batch Normalization, 批标准化, 和普通的数据标准化类似, 是将分散的数据统一的一种做法, 也是优化神经网络的一种方法. 在之前 Normalization 的简介视频中我
f.train.batch与tf.train.shuffle_batch的作用都是从队列中读取数据．tf.train.batchtf.train.b
原创
2022-11-10 10:16:43
214阅读
Update [11-21-2017]: Please see this code snippet for my current preferred implementation.I recently made the switch to TensorFlow and am very happy with how easy it was to get things done usi
转载
2022-05-18 22:33:06
263阅读
tensorflow中关于BN（Batch Normalization）的函数主要有两个，分别是：tf.nn.momentstf.nn.batch_normalization关于这两个函数，官方API中有详细的说明，具体的细节可以点链接查看，关于BN的介绍可以参考这篇论文，我来说说自己的理解。 不得不吐槽一下，tensorflow的官方API很少给例子，太不人性化了，人家numpy做的就比tens
转载
2024-03-26 15:39:53
45阅读
TensorFlow 高级接口使用简介（estimator, keras， data, experiment）TensorFlow 1.4正式添加了keras和data作为其核心代码（从contrib中毕业），加上之前的estimator API，现在已经可以利用Tensorflow像keras一样方便的搭建网络进行训练。data可以方便从多种来源的数据输入到搭建的网络中（利用tf.feature
batch size的设置经验：batch_size=1的极端，每次修正方向取决于单个样本，横冲直撞难以收敛。合理范围增大batch size，提高内存利用率，跑完一次epoch所需迭代次数减少。但是不能盲目增大，因为会内存溢出，想要达到相同精度训练时间变长，batchsize增加到一定程度，其确定的下降方向已经基本不再变大。一般10-100。大小一般16 32 64 128. 关于pl
转载
2024-04-13 12:12:36
209阅读
Tensorflow 基本运算机制 1.CPU版本的Tensorflow == 1.13.1 2.GPU版本的Tensorflow == 2.6.2 , 英伟达显卡驱动CUDA版本 ==11.6，Python版本 == 3.6, 显卡为3060，本系列文章若没有特别说明Tensorflow版本，默认为使用CPU版本的Tensorflow！！！ 文章目录Tensorflow 基本运算机制一、基本概念
转载
2024-05-24 23:29:55
39阅读
在TensorFlow中，最常用的可视化方法有三种途径，分别为TensorFlow与OpenCv的混合编程、利用Matpltlib进行可视化(主要是数据可视化)、利用TensorFlow自带的可视化工具TensorBoard进行可视化。tensorboard 是学习tensorflow时模型训练以及参数可视化的法宝。而在训练过程中，主要用到了tf.summary()的各类方法，能够保存训练过程以及
https://www.toutiao.com/a6694908705214824963/tf.nn.moments函数函数定义如下:def moments(x, axes, name=None, keep_dims=False)1.函数的输入x: 输入数据，格式一般为:[batchsize, height, width, kernels]axes: List，在哪个...
转载
2019-05-27 12:31:23
295阅读
https://github.com/vahidk/EffectiveTensorflow#batch_norm
原创
2022-07-19 11:43:42
57阅读
Batch_size的使用意义及大小的选择 Batch_size不宜选的太小，太小了容易不收敛，或者需要经过很大的epoch才能收敛；也没必要选的太大，太大的话首先显存受不了，其次可能会因为迭代次数的减少而造成参数修正变的缓慢。Batch_size有时候明明已经很小了，可显存还是很紧张，还有就是同样的图片大小，同样的Batch_size，为啥有时候显存
转载
2024-08-21 10:11:45
371阅读
# PyTorch设定Batch大小的探索
在深度学习中，批次大小（Batch Size）是一个关键超参数，它影响模型的训练效果和训练效率。在这篇文章中，我们将深入探讨如何在PyTorch中设定批次大小，并通过示例代码进行说明。
## 什么是Batch大小？
在深度学习中，Batch大小指的是在模型训练过程中，每次更新参数所使用的样本数量。当我们训练模型时，数据通常是以批次的形式被送入模型。
在前两期专栏tensorflow2caffe(1)和tensorflow2caffe(2)中，笔者向大家介绍了caffemodel文件类型下的参数架构和如何取出tensorflow框架下训练参数。在本期中，笔者将向大家阐述，如何去将tensorflow框架下训练得到的参数转化为caffe框架下的规定格式的参数。首先，我们来捋一捋目前我们手里面已经有了哪些东西：1. 我们有
转载
2024-06-01 15:31:44
109阅读
pretrain.py1:.sum().item()preds = classifier(src_encoder(images))
total_acc += (preds.max(1)[1] == labels).sum().item()sum取的是preds.max(1)[1]和labels相等的个数,类型为tensor,item()将之转化为python数字.上面的preds.max(1)[1
转载
2024-04-18 23:12:29
28阅读
学习《深度学习之TensorFlow》时的一些实践。variable_scope一般的嵌套上节有学到在嵌套scope中的变量，一般是：import tensorflow as tf
# with tf.variable_scope("scopeA") as spA:
# var1 = tf.get_variable("v1", [1])
with tf.variable_scope("
序学习这个是因为搞tensorflow肯定跳不过这个坑，所以还不如静下心来好好梳理一下。本文学完理论会优化自己以前的一个分类代码，从原来最古老的placeholder版本做一下优化——启发是来自transformer的源码，它的做法让我觉得我有必要体会一下。TFrecord注意，这里他只是一种文件存储格式的改变，前文那些队列的思想是没变的！！！简单介绍TFRecords其实是一种二进制文件，虽然它
深度学习中经常看到epoch、 iteration和batchsize，下面按自己的理解说说这三个的区别：（1）batchsize：批大小。在深度学习中，一般采用SGD训练，即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练；（2）iteration：1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次；（3）epoch：1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次；举个例子，训练集有1000个样本，batchsize=10，那么：训练完整个样本集需要：100次iteratio
原创
2021-08-13 09:40:06
1347阅读
# PyTorch 设置 Batch 的指南
在深度学习中，Batch（批处理）的使用对于模型训练来说至关重要。Batch 是指在训练过程中每次传入模型的数据样本数量。使用 Batch 可以提高训练效率，同时减少内存的使用。在 PyTorch 中，设置 Batch 值相对简单，但需要了解一些基本流程。本文将详细说明如何在 PyTorch 中设置 Batch。
## 流程概述
以下是设置 Ba
在机器学习和深度学习的模型训练中，设置合适的 batch size 是非常重要的。这不仅关系到模型的训练速度，还直接影响到模型的性能和最终效果。本文将对在 PyTorch 中设置 batch 的相关问题进行解析，包括参数的配置、调试过程、性能优化以及最佳实践等，旨在为读者提供一个全面的解决方案。
首先，我们来看看问题的背景。假设我们在处理一个图像分类任务，数据集大且复杂，如果 batch siz
