mini-batch是什么 以及dataloader的作用

待办

我们在训练神经网络时,使用的是mini-batch(一次输入多张图片),所以我们在使用一个叫DataLoader的工具为我们将50000张图分成每四张图一分,一共12500份的数据包。

https://www.jianshu.com/p/8da9b24b2fb6 准备图片数据集

mini-batch是什么 以及dataloader的作用的更多相关文章

  1. 转载: scikit-learn学习之K-means聚类算法与 Mini Batch K-Means算法

    版权声明:<—— 本文为作者呕心沥血打造,若要转载,请注明出处@http://blog.csdn.net/gamer_gyt <—— 目录(?)[+] ================== ...

  2. 聚类K-Means和大数据集的Mini Batch K-Means算法

    import numpy as np from sklearn.datasets import make_blobs from sklearn.cluster import KMeans from s ...

  3. knn/kmeans/kmeans++/Mini Batch K-means/Affinity Propagation/Mean Shift/层次聚类/DBSCAN 区别

    可以看出来除了KNN以外其他算法都是聚类算法 1.knn/kmeans/kmeans++区别 先给大家贴个简洁明了的图,好几个地方都看到过,我也不知道到底谁是原作者啦,如果侵权麻烦联系我咯~~~~ k ...

  4. Deep Learning中的Large Batch Training相关理论与实践

    背景 [作者:DeepLearningStack,阿里巴巴算法工程师,开源TensorFlow Contributor] 在分布式训练时,提高计算通信占比是提高计算加速比的有效手段,当网络通信优化到一 ...

  5. 图像分类(二)GoogLenet Inception_v2:Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift

    Inception V2网络中的代表是加入了BN(Batch Normalization)层,并且使用 2个 3*3卷积替代 1个5*5卷积的改进版,如下图所示: 其特点如下: 学习VGG用2个 3* ...

  6. Batch Normalization 引出的一系列问题

    Batch Normalization,拆开来看,第一个单词意思是批,出现在梯度下降的概念里,第二个单词意思是标准化,出现在数据预处理的概念里. 我们先来看看这两个概念. 数据预处理 方法很多,后面我 ...

  7. 深度学习基础系列(七)| Batch Normalization

    Batch Normalization(批量标准化,简称BN)是近些年来深度学习优化中一个重要的手段.BN能带来如下优点: 加速训练过程: 可以使用较大的学习率: 允许在深层网络中使用sigmoid这 ...

  8. Batch Normalization详解

    目录 动机 单层视角 多层视角 什么是Batch Normalization Batch Normalization的反向传播 Batch Normalization的预测阶段 Batch Norma ...

  9. [源码解析] PyTorch 分布式(2) --- 数据加载之DataLoader

    [源码解析] PyTorch 分布式(2) --- 数据加载之DataLoader 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(2) --- 数据加载之DataLoader 0x00 摘要 0x01 ...

随机推荐

  1. jQuery笔记(二)jQuery中DOM操作

    前言 本篇主要介绍DOM操作,在说DOM操作之前,首先我们应该熟悉DOM树,以一个例子为例来说明DOM树.首先看这段HTML代码.(本文后面的代码如果没有特别指出,都是针对下述HTML代码进行操作) ...

  2. A Bug's Life HDU - 1829 种类并查集

    //有n个成员,并查集开两倍空间 //1~n为一组, n+1~2n为一组.a与b互斥,则a与b反(即b+n)为同一集合, //同时b与a反(a+n)为同一集合 //在union操作中,引入w ,w越大 ...

  3. 题解【AcWing1089】烽火传递

    题面 单调队列优化 DP 模板题. 我们考虑设 \(dp_{i}\) 表示从 \(1\) 到 \(i\) 能够准确传递情报,且第 \(i\) 个烽火台发出信号的最小费用. 转移方程不难得出:\(dp_ ...

  4. gitlab 备份和恢复

    前言 gitlab这个代码托管工具真是强大,很多东西都是做好了直接用的. 这里就包括备份和恢复功能. 正文 备份 我们可以直接运行此命令,来进行备份. sudo gitlab-rake gitlab: ...

  5. 5.Docker Compose 部署 Harbor

    什么是 Harbor Harbor 是一个用于存储和分发 Docker 镜像的企业级 Registry 服务器,通过添加一些企业必需的功能特性,例如安全.标识和管理等,扩展了开源 Docker Dis ...

  6. JDK线程池和Spring线程池的使用

    JDK线程池和Spring线程池实例,异步调用,可以直接使用 (1)JDK线程池的使用,此处采用单例的方式提供,见示例: public class ThreadPoolUtil { private s ...

  7. b站德云社相声合集

    每天都做德云小可爱呀 郭德纲于谦相声合集搜索: 75314217.75079477 62444678.60874866 60745041.60514509 之前在喜马拉雅上面听过,部分高清的要会员,只 ...

  8. pandas时间序列学习笔记

    目录 创建一个时间序列 pd.date_range() info() asfred() shifted(),滞后函数 diff()求差分 加减乘除 DataFrame.reindex() 通过data ...

  9. 专项:Vuejs面试题集合

    参考网络资源:https://segmentfault.com/a/1190000012315822 1.active-class是哪个组件的属性? 答:active-class是vue-router ...

  10. scanf使用尿性

    scanf("xxx%d",&xx); "xxxx%d" 这里不能乱写,这里是标准输入,不然xx的一直不对,和printf不一样,而且%d 和& ...