精选留言(11)

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  松涛

  2019-01-25

  一个epoch表示：使用所有training data 训练一遍模型
  batch：是因为随机梯度下降等原因才设置的，一个batch表示很小的已部分训练数据
  one epoch = one forward pass and one backward pass of all the training examples
  batch size = the number of training examples in one forward/backward pass. The higher the batch size, the more memory space you'll need.
  number of iterations = number of passes, each pass using [batch size] number of examples. To be clear, one pass = one forward pass + one backward pass (we do not count the forward pass and backward pass as two different passes).

  展开

  作者回复: 对的:)

  

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  姜昆

  2019-01-25

  老师，我问一下，你视频里面说的step和epoch的训练能不能再详细一点，涉及到batch数据训练事，是个怎么回事，有些代码里面将所有的的batchs训练完当成一个epoch，有些代码直接就把一个batch当成一个epoch，这样差别会很大吗

  

   3
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  Elvis

  2019-02-16

  老师，请问下我把你的源码chapter-4导入到Jupyter，运行2-training-model.ipynb，结果训练出来的模型全是 Model: y = 0x1 + 0x2 + 0， 感觉没有生效，请问可能是什么原因， 是否是因为我是用的容器，硬件设备不能进行训练呢

  

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  Eric

  2019-07-03

  我是在pycharm里面实现了这些代码，但是输出的值也全是y=0x1+0x2+0；loss也等于0；为什么呢？老师！

  

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• 
  ace

  2019-04-15

  13:05 处，500 epochs 模型参数有误：
  
  0.8304*x1 + 8.239^{-4} x2 + 4.138^{-9}
  应修正为：
  0.8304*x1 + 8.239*10^{-4} x2 + 4.138*10^{-9}

  作者回复: 对的，谢谢指正！

  

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  Geek_49e793

  2019-04-03

  我没用Jupyter，直接自己搭的python3环境，安装了TensorFlow，可是用data1数据训练出来的，也是
  Epoch 100      Loss = nan      Model:y = nanxl + nanx2 + nan 是TensorFlow的版本问题吗？

  

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  深蓝

  2019-03-23

  老师，并没有看到代码中哪里有把w的值重新修改的地方，是梯度下降函数tf.train.GradientDescentOptimizer自动去做的吗？

  作者回复: 是的，Opt 内部有个 apply_gradients 方法，会更新 weights。

  

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  长脖子树

  2019-03-21

  最后输出结果那里应该 先进行sess.run(W)，否则无法输出W［1］

  作者回复: 之前有提到，只有 Session 中实际运行的 operator，才能从数据流图中获取到执行的数据。

  

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  Kevin

  2019-03-03

  "我也是，把源码chapter-4导入到Jupyter，运行2-training-model.ipynb，结果训练出来的模型全是 Model: y = 0x1 + 0x2 + 0 ，是有什么问题吗？"
  找到原因了，换了一个Docker镜像，“tensorflow/tensorflow:latest-py3-jupyter" 之后就正常了

  作者回复: 之前用的什么镜像呢？

  

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• 
  Kevin

  2019-03-03

  我也是，把源码chapter-4导入到Jupyter，运行2-training-model.ipynb，结果训练出来的模型全是 Model: y = 0x1 + 0x2 + 0 ，是有什么问题吗？

  

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  姜昆

  2019-01-25

  我问的是如果train example被分成512个minibatch，那么每个epoch(或这说每个step)是训练1个minibath还是512个minibatch，因为我看到网上有些代码两种情况都有，但是更倾向于每个epoch训练512个minibatch(也就是所有的train example)

  作者回复: Up to u
  Epoch 表示数据集所有的 samples
  Step 表示一次前向和后向使用的 samples
  Batch 表示一个批次的数据包含的 samples
  

  

  