"""如果整個資料庫中的數量不是每批資料數量的整數倍，體統會將剩餘的放入最後一批
"""import
torch
import
torch.utils.data as data
torch.manual_seed(1) #
reproducible
batch_size = 5x = torch.linspace(1, 10, 10)
y = torch.linspace(10, 1, 10)
#定義乙個資料庫
torch_dataset = data.tensordataset(data_tensor=x, target_tensor=y)
#將資料庫中的資料變成多批資料集
loader =data.dataloader(
dataset=torch_dataset, #
tensordataset資料集
batch_size=batch_size, #
每批資料的大小
shuffle=true, #
打亂順序
num_workers=2, #
載入資料的程序數
)for epoch in range(3):
for step, (batch_x, batch_y) in
enumerate(loader):
#這個部分為訓練資料
print('
epoch:
', epoch, '
| step:
', step, '
| batch x: ',
batch_x.numpy(),
'| batch y:
', batch_y.numpy())
Keras批量訓練大量資料總結
在深度學習中，有時會遇到大量資料的情況，比如處理120萬 的時，需要批量訓練。import random batch x,batch y get train data shuffle data cc list zip batch x,batch y random.shuffle cc batch x...
神經網路訓練
學習了bp神經網路演算法，剛開始最終要的一點不明白的就是前一層和後一層 這裡指的只有三層，輸入層，隱藏層，輸出層 的權重，其實神經網路演算法中，前一層的每乙個節點和後一層的每乙個節點都有連線權重，初始權重是隨機的。而更新權重是通過輸出層的值來反向更新的。基本過程如下 1.輸入第乙個訓練樣本 對應的就...
蒸餾法訓練網路
在ml領域中有一種最為簡單的提公升模型效果的方式，在同一訓練集上訓練多個不同的模型，在 階段採用綜合均值作為 值。但是，運用這樣的組合模型需要太多的計算資源，特別是當單個模型都非常大的時候。已經有相關的研究表明，複雜模型或者組合模型的中 知識 通過合適的方式是可以遷移到乙個相對簡單模型之中，進而方便...