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batch
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batch
批处理在机器学习中batch 是指一次处理整个训练数据集的方式。例如如果有 1000 个训练样本使用 batch 训练时模型会同时使用这 1000 个样本进行一次参数更新。也就是说计算损失函数如均方误差、交叉熵等是基于整个数据集的所有样本。
mini-batch
小批次将整个训练数据集分成多个较小的子集批次来进行训练。比如还是 1000 个训练样本我们可以将其分成 10 个 mini - batch每个 mini - batch 包含 100 个样本。模型在训练时每次使用一个 mini - batch 来计算损失和更新参数。
二、区别
batch 训练参数更新方向更稳定但可能陷入局部最优mini - batch 在训练中有一定随机性有助于寻找全局最优但批次过小时可能使训练不稳定。
三、使用场景
数据量较小使用batch; 数据量较大使用mini-batch在神经网络基本使用这个
四、mini-batch代码
以下是在深度学习模型中使用batch和mini - batch的方法
1. 数据准备阶段
数据加载首先需要将原始数据加载到程序中。对于图像数据可以使用ImageDataLoaderPyTorch中等工具对于文本数据可以使用DataLoader结合自定义的文本处理函数。例如在PyTorch中
from torchvision.datasets import MNIST
from torchvision.transforms import ToTensor
from torch.utils.data import DataLoader# 加载MNIST数据集
train_data MNIST(rootdata/, trainTrue, transformToTensor(), downloadTrue)
test_data MNIST(rootdata/, trainFalse, transformToTensor(), downloadTrue)划分批次针对mini - batch使用数据加载器将数据集划分为指定大小的批次。例如继续上面的代码设置batch_size为64来创建训练集和测试集的数据加载器
train_loader DataLoader(train_data, batch_size64, shuffleTrue)
test_loader DataLoader(test_data, batch_size64, shuffleFalse)这里batch_size参数决定了每个mini - batch的样本数量shuffle参数用于在每个训练轮次epoch开始时是否打乱数据顺序对于mini - batch训练通常设置为True以增加随机性对于测试集一般不需要打乱数据。
2. 模型训练阶段
使用mini - batch进行训练在训练循环中每次从数据加载器中获取一个mini - batch的数据进行训练。以下是一个典型的使用PyTorch训练神经网络的示例
# 假设model是已经定义好的模型criterion是损失函数optimizer是优化器
for epoch in range(num_epochs):for i, (x_batch, y_batch) in enumerate(train_loader):# 前向传播outputs model(x_batch)loss criterion(outputs, y_batch)# 反向传播和更新参数optimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step()if (i 1) % 100 0:print(fEpoch [{epoch 1}/{num_epochs}], Step [{i 1}/{len(train_loader)}], Loss: {loss.item()})在这个示例中train_loader每次迭代返回一个mini - batch的输入数据x_batch和对应的标签y_batch。模型使用这些数据进行前向传播计算预测值然后计算损失接着进行反向传播更新模型参数。
enumerate将一个可遍历的数据对象如列表、元组、字符串或迭代器组合为一个索引序列。
3. 模型评估阶段
使用mini - batch评估在测试循环中使用测试数据加载器以mini - batch的方式获取数据进行评估。例如
correct 0
total 0
with torch.no_grad():for x_batch, y_batch in test_loader:outputs model(x_batch)_, predicted torch.max(outputs.data, 1)total y_batch.size(0)correct (predicted y_batch).sum().item()accuracy correct / total
print(fTest Accuracy: {accuracy})这里使用test_loader以mini - batch方式获取测试数据对每个mini - batch进行预测并统计正确预测的样本数量最后计算模型在整个测试集上的准确率。
