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【crossbeam系列】2 crossbeam-epoch:基于epoch的无锁“垃圾收集”

这一算法需要: 一个全局的epoch计数器 每个线程有一个本地的epoch计数器 一个全局列表记录每个epoch产生的垃圾 标示线程是否活跃的标示符 算法大概是这样的:当一个线程需要对某个数据结构操作时 ,它先将自己的标识符设置为活跃,然后将本地epoch计数器更新为全局epoch计数器。 然后当需要收集垃圾的时候,一个线程会遍历所有线程并检查是否所有活跃的线程的epoch都和当前全局的epoch相同,如果是那么全局epoch计数将会+1,同时2个epoch前的垃圾可以被回收。 事实上,当处于epoch N+2的时候,由于所有对数据进行操作(活跃)的线程都在epoch N+1之后,可以安全的清理epoch N的垃圾列表。 crossbeam-epoch的API Guard 使用pin可以产生Guard,这将当前线程标识为活跃 use crossbeam_epoch as epoch; let guard = &epoch

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epoch和batchsize设置多大(BatchDataset)

EPOCHS   当一个完整的数据集通过了神经网络一次并且返回了一次,这个过程称为一个 epoch。   然而,当一个 epoch 对于计算机而言太庞大的时候,就需要把它分成多个小块。    为什么要使用多于一个 epoch?   我知道这刚开始听起来会很奇怪,在神经网络中传递完整的数据集一次是不够的,而且我们需要将完整的数据集在同样的神经网络中传递多次。 因此仅仅更新权重一次或者说使用一个 epoch 是不够的。 随着 epoch 数量增加,神经网络中的权重的更新次数也增加,曲线从欠拟合变得过拟合。   那么,几个 epoch 才是合适的呢?    迭代是 batch 需要完成一个 epoch 的次数。记住:在一个 epoch 中,batch 数和迭代数是相等的。   比如对于一个有 2000 个训练样本的数据集。 将 2000 个样本分成大小为 500 的 batch,那么完成一个 epoch 需要 4 个 iteration。

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    深度学习 | 三个概念:Epoch, Batch, Iteration

    Epoch(时期): 当一个完整的数据集通过了神经网络一次并且返回了一次,这个过程称为一次>epoch。 因此仅仅更新一次或者说使用一个epoch是不够的。 ? 随着epoch数量增加,神经网络中的权重的更新次数也在增加,曲线从欠拟合变得过拟合。 那么,问题来了,几个epoch才是合适的呢? 每个 Epoch 要训练的图片数量:60000(训练集上的所有图像) 训练集具有的 Batch 个数: 60000/100=600 每个 Epoch 需要完成的 Batch 个数:600 每个 Epoch 具有的 Iteration 个数:600(完成一个Batch训练,相当于参数迭代一次) 每个 Epoch 中发生模型权重更新的次数:600 训练 10 个Epoch后,模型权重更新的次数: 600 第1个Epoch和第10个Epoch虽然用的都是训练集的60000图片,但是对模型的权重更新值却是完全不同的。

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    Keras框架中的epoch、bacth、batch size、iteration使用介绍

    epoch,网络会在每个epoch结束时报告关于模型学习进度的调试信息。 (2)为什么要训练多个epoch,即数据要被“轮”多次 在神经网络中传递完整的数据集一次是不够的,对于有限的数据集(是在批梯度下降情况下),使用一个迭代过程,更新权重一次或者说使用一个epoch是不够的 500的batch,那么完成一个epoch需要4个iteration 4、batch size 和 epoch 的选取 (1)训练网络过程中,一个batch中的样本规模大小,即batch size 和epoch 对于固定的epoch: (a)在合理范围内,随着batch size增大,跑完一次epoch所需的迭代数减少,对于相同数据量的处理速度进一步加快,确定的下降方向越准,引起的训练震荡越小。 对于固定的batch size: (a)在合理范围内随着epoch的增加,训练集和测试集的误差呈下降趋势,模型的训练有了效果 (b)随着epoch的继续增加,训练集的误差呈下降而测试集的误差呈上升趋势

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    训练多个epoch来提高训练模型的准确率

    for epoch in range(5):    train(train_loader, net, loss_fn, optimizer) 结果如下: 可以看到在训练了5个epoch后准确率提高到了 将epoch增加到75时,准确率则提高到了90%。 为什么增加epoch的数量可以提高训练数据集的准确率呢? epoch中文译为“时期”。1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次。 因此仅仅更新一次或者说使用一个epoch是不够的。 随着epoch数量增加,神经网络中的权重的更新次数也在增加,曲线从欠拟合变得过拟合。 因此在一定范围内增加epoch的数量可以提高训练数据集的准确率,不过对于不同的数据集,合适的epoch数量是不一样的,但是数据的多样性会影响合适的epoch的数量。 3 结语 针对提高Minst数据集训练模型的准确率的问题,本文采用了训练多个epoch来提高其准确率,并通过实验验证该方法确能提高准确率,但运行时间会随epoch的数量而增长,且准确率只能达到91%左右

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    keras中epoch,batch,loss,val_loss用法说明

    epoch,网络会在每个epoch结束时报告关于模型学习进度的调试信息。 (2)为什么要训练多个epoch,即数据要被“轮”多次 在神经网络中传递完整的数据集一次是不够的,对于有限的数据集(是在批梯度下降情况下),使用一个迭代过程,更新权重一次或者说使用一个epoch是不够的 500的batch,那么完成一个epoch需要4个iteration 4、batch size 和 epoch 的选取 (1)训练网络过程中,一个batch中的样本规模大小,即batch size 和epoch 对于固定的epoch: (a)在合理范围内,随着batch size增大,跑完一次epoch所需的迭代数减少,对于相同数据量的处理速度进一步加快,确定的下降方向越准,引起的训练震荡越小。 val_loss是跑完一次Epoch后,跑完一次验证集计算的值。

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    脑电分析系列| Epoch对象中的元数据(metadata)

    关于Epochs数据结构:可以查看文章 脑电分析系列[MNE-Python-2]| MNE中数据结构Epoch及其创建方法 有时候使用mne的metadata属性来存储相关数据特别有用,metadata 其中每一行对应一个epoch,每一列对应一个epoch的元数据属性。列必须包含字符串、整数或浮点数。 在该数据集中,受试者在屏幕上看到单个单词,并记录每个单词对应的脑电图活动。 我们知道每个epoch显示哪个单词,以及关于这个单词的额外信息(例如,单词频率)。 传统的选择epoch的MNE方法将取代丰富的元数据查询。 """ epochs['cent'].average().plot(show=False, time_unit='s') plt.show() 下面将展示一个更复杂的示例,该示例利用每个epoch的元数据

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    python0024_unix时间戳_epoch_localtime_asctime_PosixTime_unix纪年法

    调用调用一下看看这一串长长的数字应该如何理解time.time()的意义我们还是得返回来看帮助文件这个东西返回的是一个浮点型的数字浮点的浮是浮动的浮浮点的点是小数点的点这个值是从Epoch到当前的时间总共过了多少秒那什么又是 Epoch呢? Epoch发音是[ˈepək]Epoch 的意思是纪年方法或者说是年号公元2022年日本纪年法令和四年公元1587年是明朝万历十五年今年是耶稣纪年法2022年那python中的Epoch年号又是什么年号呢 1970-01-01T00:00:00Z格林威治天文台标准时间(Greenwich Mean Time)1970 年 1 月 1 日 00:00:00每过一秒这个数字就加1每过半秒这个数字就加0.5所以Epoch 也叫做seconds since the Epoch为什么是1970-01-01呢?

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    Epoch不仅过时,而且有害?Reddit机器学习板块展开讨论

    他有点发愁,这该怎么设置Epoch数呢? 在纠结的过程中,他突然想到:干嘛非得定一个Epoch数?只要对每个Batch进行独立同分布抽样 (IID Sampling)不就得了。 发现越来越多的人介绍他们的训练方法时,只说进行了多少个Iteration,而抛弃了Epoch。 他想到,Epoch暗示并强调了数据集是有限的,这不仅麻烦,还有潜在的“危害”。 把Epoch去掉,让循环嵌套的层数少一层总是好的。 于是他在Reddit发起了讨论:Epoch是不是过时了,甚至还有危害? ? Epoch多余吗? 他认为这比Epoch Loss更有参考价值。 ? 反对者觉得,你这个方式是挺好的,但Epoch依然有用。 因为即使在相同的硬件上,不同模型的算法效率不同也会带来巨大差异。 如果你的原始数据集足够小,Epoch表示你向模型展示了整个训练集,仍然是有意义的。 有人问道: 你是想表达“纪元(Epoch)”的纪元结束了吗? 调参侠: 对,现在是“时代(Era)”的时代。 ?

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    脑电分析系列| MNE中数据结构Epoch及其创建方法

    Epoch概念简介 ---- 相信很多人第一次接触epoch时,都会有疑惑,这个词在EEG中到底指的是什么。 下面将详细说明一下。 比如在EEGLAB分析中,EEGLAB将连续数据视为由一个较长的时期(long epoch)组成,而将数据切分后,它由多个较小的时期(small epoch)组成。 脑电信号的矩阵表示为1x60矩阵,如果将信号划分成一些2s的信号,则将有30个peoch(信号中每2s就是一个epoch) 在MNE中,Epoch对象是一种把连续型数据作为时间段集合的表示方法, 形状为 读取fif文件创建Epoch对象 步骤: 1)读取fif文件,构建raw对象; 2)创建event对象; 3)创建epoch对象; 4)对epoch进行叠加平均得到evoked对象; 5)绘制evoked epoch based on EOG : ['EOG 061'] Rejecting epoch based on EOG : ['EOG 061'] Rejecting epoch

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