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tensorflow - 模型在训练时如何处理单个批处理的样本数量(顺序或并行)?

转载 作者:行者123 更新时间:2023-11-30 09:03:54 25 4
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对于训练模型,如果我使用batch_size = 10的5个批处理,我想问的是,对于进入keras.fit的单个批处理,模型实际上如何处理10个样本,是顺序还是并行?

如果模型按顺序处理样本,那么为什么在增加批量大小(图像集)时会出现内存耗尽错误?

我正在使用预先训练的模型来解决 street2shop 问题。任何答案或引用都将受到重视。

最佳答案

通常处理是并行的,特别是如果使用 GPU,这就是产生巨大加速的方式。这也是您可能遇到内存不足情况的原因,因为它需要更多内存。尝试进一步减小批量大小,但这也取决于模型有多大以及 GPU 中有多少 RAM。

关于tensorflow - 模型在训练时如何处理单个批处理的样本数量(顺序或并行)?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/57472109/

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