做机器学习时遇到epoch和iteration,一开始有点迷惑.不是一个意思吗? epoch可以翻译成"回合".一个epoch内,做一次train+一次test iteration意思是迭代,因为要解的目标函数没有close-form解,所以要迭代求解,比如用梯度下降法,逐次迭代更新参数.在一次train内做多次iteration…

@tags caffe 概念 一个epoch表示"大层面上的一次迭代",也就是指,(假定是训练阶段)处理完所有训练图片,叫一个epoch 但是每次训练图片可能特别多,内存/显存塞不下,那么每个epoch内,将图片分成一小堆一小堆的,每一小堆图片数量相等,每一小堆就是一个batch(批次). 因而,一个epoch内,就要处理多个batch. batch_size表示的是,每个batch内有多少张图片. 而一个epoch,一共需要分成多少个batch呢?这个batch的数目,就叫做trai…

-- ::, WARN org.apache.hadoop.hdfs.qjournal.client.QuorumJournalManager: Remote journal failed to write txns -. Will try to write to this JN again after the next log roll. at org.apache.hadoop.hdfs.qjournal.server.Journal.checkRequest(Journal.java:)…

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…

国际化通用程序或标准协议通常都涉及到时区问题,比如最近项目用到的OIDC(OpenID Connect). OIDC基于OAuth2协议,其id_token中包含了exp来表达该Token的过期时间,值为Unix Epoch(Timestamp,时间戳),通常各语言的日期实现会将该时间戳转换为本地日期,然后进行日期的比较. 0 时区与Unix Epoch 0.1 时区 为了统一地球上各地区的时间,建立了世界时,格林威治标准时间即作为第一个标准时间.地球以格林威治子午线为标准即0时区,按经度划分为…

~~~这是一篇有点长的文章,希望不会令你昏昏欲睡~~~ 本文主要讨论0.11版本之前Kafka的副本备份机制的设计问题以及0.11是如何解决的.简单来说,0.11之前副本备份机制主要依赖水位(或水印)的概念,而0.11采用了leader epoch来标识备份进度.后面我们会详细讨论两种机制的差异.不过首先先做一些基本的名词含义解析. 水位或水印(watermark)一词,也可称为高水位(high watermark),通常被用在流式处理领域(比如Apache Flink.Apache Spark…

在Python2中datetime对象没有timestamp方法,不能很方便的生成epoch,现有方法没有处理很容易导致错误.关于Epoch可以参见时区与Epoch 0 Python中生成Epoch from datetime import datetime # python3 datetime.now().timestamp() # python2 import time time.mktime(datetime.now().timetuple()) # 为了兼容python2和3,该用法使用…

理论上,session启动后,每个epoch训练时间应该是差不多,而且不会因为迭代周期变长,epoch时间变慢.原因是session里定义了tf.op导致的,每一次迭代都会在graph里增加新的节点,导致memory leak,程序越来越慢,最后强行退出.解决方法,可以在session里定义graph.finalize()锁定graph.比如: sess = tf.Session() for epoch in range(EPOCHS): ... sess.graph.finalize() #增…

转自: https://blog.csdn.net/qq_27923041/article/details/74927398 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…

Batch Size:批尺寸.机器学习中参数更新的方法有三种: (1)Batch Gradient Descent,批梯度下降,遍历全部数据集计算一次损失函数,进行一次参数更新,这样得到的方向能够更加准确的指向极值的方向,但是计算开销大,速度慢: (2)Stochastic Gradient Descent,随机梯度下降,对每一个样本计算一次损失函数,进行一次参数更新,优点是速度快,缺点是方向波动大,忽东忽西,不能准确的指向极值的方向,有时甚至两次更新相互抵消: (3)Mini-batch Gr…