我试用了 PyTorch，想为 PHM 2010 编写一个程序。但是，程序的结果并不好。有一个问题是随着batch_size的增加预测变得更糟。数据集为PHM2010。共有315组样本，每组样本的输入有7个信号，输出为磨损值。数据集中有6个刀具磨损值，分别是C1、C2、C3、 C4,C5 和 C6。其中，1,4 和 6 作为监督学习具有真实磨损值。此代码采用 C1 数据集。神经网络使用卷积神经网络。当 batch_size 为 1 时，预测值接近 Keras 框架中的预测值。但是，随着 batch_size 的增加，预测值会偏离真实值。
github中的代码：https ://github.com/charmerphil/CNN-keras-and-pytorch.git 如下图所示。
Figure 1, batch_size = 1 pytorch
Figure 2, batch_size = 2 pytorch
Figure 3, batch_size = 3 pytorch
Figure 4, batch_size = 5 pytorch
Figure 5, batch_size = 10 pytorch
Figure 6, batch_size = 10 keras
