batch

算法与编程之美

探索不同的损失函数和batch_size对分类精度的影响1 问题探索不同的损失函数对分类精度的影响。探索不同的batch_size对分类精度的影响。2 方法问题1：探索不同的损失函数对分类精度的影响

【推荐系统】深度学习训练框架（七）：PyTorch DDP（DistributedDataParallel）中，每个rank的batch数必须相同核心原则：在DDP中，所有rank必须保持完全同步的执行流程，包括batch数量、迭代次数、优化步骤等。这是集体通信操作的基本要求，违反会导致死锁或错误结果。

深度学习调参手册：学习率、Batch Size 的最优搭配策略在深度学习调参中，新手常犯的错误是：单独调整学习率（LR）或 Batch Size（BS），比如为了加快训练把 BS 拉满，却忽略了 LR 的适配，结果导致 Loss 震荡不收敛；或是盯着 LR 调小，却没发现小 BS 下梯度噪声太大，训练效率极低。

执笔论英雄

【大模型训练】forward_backward_func返回多个micro batch 损失您询问的是 self.forward_backward_func 是否在一次执行中处理多个 microbatch。

算法与编程之美

探索不同的优化器、损失函数、batch_size对分类精度影响1 问题探索不同的优化器对分类精度的影响。探索不同的损失函数对分类精度的影响。探索不同的batch_size对分类精度的影响。

深度学习：Mini-Batch 梯度下降（Mini-Batch Gradient Descent）💡 Mini-Batch 梯度下降是现代深度学习中最常用的优化方法。它结合了批量梯度下降的稳定性和随机梯度下降的速度优势。

Flink的checkpoint interval与mini-batch什么区别？checkpoint用于保障稳定性；mini batch为了性能优化。两者的唯一联系是 “均采用批量处理的形式”，但本质是 “同形异质”：

Flink 执行模式在 STREAMING 与 BATCH 之间做出正确选择统一的流批模型保证：在有界输入上，两种模式的“最终结果”一致。区别在于过程： STREAMING 会不断输出增量更新；BATCH 只在结束时输出一次最终结果。

spring-batch深入了解原文链接：深入了解 Spring 之 Spring Batch 框架spring batch 是 spring 提供的一个数据处理框架，其功能包括记录/跟踪，事务管理，作业统计，作业重启，跳过和资源管理等。它还提供了更高级的技术服务和功能，通过优化和分区技术实现极高容量和高性能的批处理作业。

解密llama.cpp中的batch与ubatch：深度学习推理优化的内存艺术在追求极致推理性能的道路上，开发者往往面临一个关键问题：如何在大规模语言模型推理中平衡内存使用与计算效率？llama.cpp通过batch size与ubatch的精细设计给出了优雅的解决方案。

九年义务漏网鲨鱼

PyTorch DDP 随机卡死复盘：最后一个 batch 挂起，NCCL 等待不返回很多人在接触深度学习的过程往往都是从自己的笔记本开始的，但是从接触工作后，更多的是通过分布式的训练来模型。由于经验的不足常常会遇到分布式训练“玄学卡死”：多卡的训练偶发在 epoch 尾部停住不动，并且GPU 利用率掉到 0%，日志无异常。为了解决首次接触分布式训练的人的疑问，本文从bug现象以及调试逐一分析。

从 SGD 到梯度累积：Epoch、Batch、Step 的关系全解析本文将简单介绍一些深度学习中的基本概念： Epoch、Batch、Step 三者之间的关系 SGD、BGD、MBGD 方法的区别梯度累积的使用和…

Batch Conversion Online JSON Files (from URL) to Excel by WTSolutionsJSON to Excel by WTSolutions is a powerful tool that can quickly convert JSON data into Excel format. The tool offers two usage methods: as a Microsoft Excel add-in or as an online web application, catering to the needs of different users. Whether dealing

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PDF转图片工具,一键转换高清无损软件介绍今天推荐一款实用的PDF转图片工具——五五PDF转图工具，无需安装，解压后即可直接使用，操作非常简单。

巴伦是只猫

【深度学习笔记 Ⅱ】8 mini-batch 梯度下降法Mini-Batch梯度下降法是介于批量梯度下降(Batch Gradient Descent)和随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent, SGD)之间的一种优化算法。它的工作原理是：

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Spring Batch终极指南：原理、实战与性能优化单机日处理10亿数据？揭秘企业级批处理架构的核心引擎！Spring batch是用于创建批处理应用程序（执行一系列作业）的开源轻量级平台。

如何在 Spring Boot 中使用 Spring Batch为了充分利用本文内容，建议你具备以下基础知识：如果你对上述内容不熟悉，建议先学习 Spring 官方文档和 SQL 教程。

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电脑扩展屏幕工具软件介绍本文介绍一款可将移动设备转变为电脑扩展屏幕的屏幕共享工具，帮助用户实现多屏办公体验。软件特性这款副屏工具属于网络共享类软件，需要在局域网环境下使用，支持Windows系统平台，通过软件共享实现屏幕内容传输。

【机器学习基础】机器学习入门核心算法：Mini-Batch K-Means算法Mini-Batch K-Means 是传统K-Means算法的优化版本，专为大规模数据集设计。其核心思想是：每次迭代仅使用数据集的随机子集（mini-batch）来更新聚类中心，而非整个数据集。这种方法在保持聚类质量的同时，显著降低计算复杂度和内存需求。