问题标签 [updatebatchsize]

你好

我用 TensorFlow 和 Julia 创建了一个代码来创建一个神经网络。

我有这个问题：我的网络在批量大小为 1 的情况下工作，并且在批量大小更大时不起作用......

这是我的代码：

您可以更改batch_sizebetween 1 和 10

如果 batch_size 大于 1，则输入形状为以下错误[batch_size,num_pixels,num_pixels], [batch_size*num_pixels, 1]：

如果 batch_size 为 1，我的 logits 必须是 2 维张量，但如果 batch_size 大于 1，我的 logits 必须是 3 维张量（将 batch_size 添加到维度）？

如何更改 batch_size ？

谢谢

虽然我不确定。update_batch 是否可以在不替换先前数据的情况下，下一个更新值将用逗号分隔为 SAME FILED 上的数组形式。我展示了 2 个演示图像以便更好地理解。我的代码已经运行仅用于批量更新，但不适用于update_batch 增量值而不替换以前的数据！

例如 - 对于第一次更新，列字段将在“t_franchise_price”列中显示如下---

第二次执行下一次更新时，列字段“t_franchise_price”将如下所示---

我的控制器是

**我的模特是**

看法

在我的项目中，我们有不止一个分支，它们具有相同的测试，但是它们具有不同的价格等级。m_fran_id是分支 id，m_test_id是分支测试 id，m_updated_test_price是特定早午餐的测试价格。

推荐update_batch用于更新 分支价格。但update_batch功能不起作用。

表名：fran_test_pricemaster

控制器

模型

看法

我只能在文档查看器中查看 50 个文档。我尝试将右上角的 50 更改为更大的数字以扩展文档视图，但这不起作用。如何增加批量大小？

50 个文档批量大小的示例

我正在使用 lstm 模型。我了解小批量大小对于训练模型的意义。基本上它与批量更新梯度有关，而不是在每个样本之后更新。但是小批量大小在预测阶段意味着什么。我无法理解批量大小在预测阶段的作用。改变它会影响我的结果吗？