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社区首页 >问答首页 >如何在pytorch基本示例中包含批量大小?

如何在pytorch基本示例中包含批量大小?
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Stack Overflow用户
提问于 2018-08-08 04:34:41
回答 1查看 18.4K关注 0票数 11

我是pytorch的新手。以下是使用nn模块训练包含一些随机数据的简单单层模型(from here)的基本示例

代码语言:javascript
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import torch
N, D_in, H, D_out = 64, 1000, 100, 10

x = torch.randn(N, D_in)
y = torch.randn(N, D_out)

model = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(D_in, H),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(H, D_out),
)
loss_fn = torch.nn.MSELoss(reduction='sum')
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4)
for t in range(500):
    y_pred = model(x)

    loss = loss_fn(y_pred, y)
    print(t, loss.item())

    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

据我所知,在本例中,批处理大小等于1,换句话说,使用单个点(满分64)来计算梯度和更新参数。我的问题是:如何修改这个示例来训练批量大于1的模型?

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页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接:

https://stackoverflow.com/questions/51735001

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