使用model.fit和batch_size参数运行steps_per_epoch时,会收到以下错误:
ValueError: If steps_per_epoch is set, the `batch_size` must be None.
因此,根据这个错误和下面的文档
batch_size:整数还是零。每个梯度更新的样本数。如果未指定,batch_size将默认为32。steps_per_epoch:整数还是零。在声明一个时代完成并开始下一个阶段之前,步骤总数(批样本)。当使用输入张量(如TensorFlow数据张量)进行训练时,默认值不等于数据集中的样本数除以批处理大小,如果无法确定
我对火把很陌生。我可以问一下添加“loss.item()”和不添加“()”有什么区别吗?代码的以下两部分:
for epoch in range(epochs):
trainingloss =0
for i in range(0,X.size()[1], batch_size):
indices = permutation[i:i+batch_size]
F = model.forward(X[n])
optimizer.zero_grad()
criterion = loss(X,n)
crite
一次训练喀拉斯模型64次,64次训练一次,有什么区别吗?
在这种情况下,梯度是如何工作的?他们如何保持预览操作的历史,以调整势头?
1)
model.fit(X, y, batch_size=64, epochs=64, verbose=False)
2)
for i in range(64):
verbose = (i % 16) == 0
if verbose:
print(i, end='')
model.fit(X, y, batch_size=64, epochs=1, verbose=verbose)
我有张量x和x.shape=(batch_size,10)
我想在所有元素中添加一个,并采取两个不同的操作
x=x+1
for i in range(0,batch_size): x[i]=x[i]+1
对于这两个操作,我得到了相同的张量,但是当我调用loss.backward()时,(2)在反向传播中所花费的时间要比(1)多得多。
他们之间有什么区别??
我有一个功能,它取决于过程的数量和批次大小。
def test(data, n_process=1, batch_size=1):
data = helper_func(data, n_process=n_process, batch_size=batch_size)
... do smth
return data
我想尝试n_process和batch_size的不同值。利用时间的信息是有可能的
from time import time
start = time()
但是,是否有可能为每个参数指定可能的值列表以找到最佳时间?
我是Neo4j的新手,有一段时间我一直在尝试从这个创建节点和关系。
source target relation
John California lives in
Peter Utah. born in
Oscar Canada. returns to
我试图使用Python根据源节点和目标节点之间的关系连接它们,但到目前为止还没有成功。我尝试了以下方法:
MATCH (s:source {property:$source})
MERGE (s)-[r:R_TYPE]->(t:target {property:$target})'
ValueError: Error when checking input:
expected input_1 to have 3 dimensions, but got array with shape (6, 7)
_____________________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param # Connected to
=================================
我在练习CNN。我读过一些关于训练MNIST数据集的文章,使用的CNNs.size是28x28,并且使用了体系结构5层:输入层>conv2 1- read池1>conv2 2-read池2>完全connected>output。
Convolutional Layer #1
- Computes 32 features using a 5x5 filter with ReLU activation.
- Padding is added to preserve width and height.
- Input Tensor Shape: [batch_size, 28
我有一个带有2个函数的设置,如下所示。
def fun1(input_stream, output_stream):
batch_data = []
#read input line by line and construct a batch of size batch_size
for line in input_stream:
batch_data.append(process(line))
if len(batch_data) == batch_size:
batch_results = fun2(batch
我有10,000张图片,每一张都贴上20个标签。对于每个图像,标记要么为真要么为假。我试着训练一个多输出模型,用一个网络来执行这20种二进制分类。
网络是一个剩余网络。经过扁平层后,网络分支扩展为20个分支。每个分支有两个完全连接的层,每个层后面跟着一个退出层。最后形成一个致密的层,最后由一个节点和乙状体激活。
每个图像的标签和图像名称都存储在文本文件中,用于训练和验证集。像这样: 1.jpg 1 -1 -1 -1 -1.
我写了我自己的发电机,但我不能让他们工作。我一直在犯这个错误:
Error when checking model target: the list of Numpy ar
在bulk_create()中,batch_size是什么意思?我试了两个代码,
Person.objects.bulk_create([
Person (name='Tom', age='24', job='student', hobby='football'),
Person (name='Steve', age='33', job='doctor', hobby='movie'),
Person (name='Mike',