神经网络对于的调参主要指超参数的调参，在众多超参数之中，批量大小（Batch Size）占有着举足轻重的作用。理论上，批量大小决定着单次送进神经网络中的样本规模，合理的批量大小可以充分的利用 GPU 的并行计算能力。本文主要通过 Fashion-Mnist 数据集，探求不同批量大小对于收敛的影响。
测试代码
首先编写一个基准代码，用于测试不同的batch size 对于收敛的影响：
import numpy as np
import torch
from torchvision import datasets, transforms
from torch.utils.data import DataLoader
import torch.nn.functional as F
from torch import nn
import time
device = torch.device('cuda:0')
trans = transforms.ToTensor()
train_set = datasets.FashionMNIST(
root="./data/", train=True, transform=trans, download=True)
test_set = datasets.FashionMNIST(
root="./data/", train=False, transform=trans, download=True)
class Mnist_CNN(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3, stride=2, padding=1)
self.conv2 = nn.Conv2d(16, 16, kernel_size=3, stride=2, padding=1)
self.conv3 = nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=3, stride=2, padding=1)
def forward(self, xb):
xb = xb.view(-1, 1, 28, 28)
xb = F.relu(self.conv1(xb))
xb = F.relu(self.conv2(xb))
xb = F.relu(self.conv3(xb))
xb = F.avg_pool2d(xb, 4)
return xb.view(-1, xb.size(1))
def loss_batch(model, loss_func, xb, yb, opt=None):
loss = loss_func(model(xb), yb)
if opt is not None:
loss.backward()
opt.step()
opt.zero_grad()
return loss.item(), len(xb)
def fit(epochs, model, loss_func, opt, train_dl, valid_dl, results, batch_size):
for epoch in range(epochs):
model.train()
for xb, yb in train_dl:
xb = xb.to(device)
yb = yb.to(device)
loss_batch(model, loss_func, xb, yb, opt)
model.eval()
with torch.no_grad():
losses, nums = zip(
*[loss_batch(model, loss_func, xb.to(device), yb.to(device)) for xb, yb in valid_dl]
)
val_loss = np.sum(np.multiply(losses, nums)) / np.sum(nums)
print(epoch, val_loss)
results[batch_size].append(val_loss)
以上是通过 CNN 对 Fashion-Mnist 进行分类的简单代码，results 用于保存中间结果。
测试不同的批量大小
batch_size_range = [16,32,64,128,256] #
epochs = 20
results = {}
for batch_size in batch_size_range:
start = time.perf_counter()
model = Mnist_CNN().to(device)
train_dl = DataLoader(train_set, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=8, prefetch_factor=32)
valid_dl = DataLoader(test_set, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=8, prefetch_factor=32)
loss = nn.CrossEntropyLoss()
optim = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-3, momentum=0.9)
results[batch_size] = []
fit(epochs, model, loss, optim, train_dl, valid_dl, results, batch_size)
results[batch_size].append(time.perf_counter()-start)
这里我们测试了 16,32,64,128,256 的批量大小，模型在更换batch size训练时重新初始化，避免前后影响。
使用 matplotlib进行可视化：
import matplotlib.pyplot as plt
x = range(1, epochs + 1)
fig, ax = plt.subplots()
for item in results:
ax.plot(list(x), results[item][:-1], label=str(item))
ax.set_xlabel('epochs')
ax.set_ylabel('val loss')
ax.set_title('different Batch Size')
ax.legend()
plt.show()
代码比较简单，不予赘述，直接看结果：
不同批量大小下收敛情况
40 epoch 结果如下：
40 epochs 下不同批量大小下收敛情况
收敛时间：
for item in results:
print(f"batch size = {item}, 20 epochs speend {results[item][-1]}")
不同批量大小的收敛时间
结论
综上所述，BS（Batch Size）越大，在GPU上训练时越能发挥并行计算的能力，也就是硬件利用率越高，但模型收敛所需的 epochs 也随之越多，反之，硬件利用率不高，收敛时间长，但是模型可以在同一个epochs中进行更多的参数校准，模型收敛也会更快。在实际调参过程中，BS的取值既不能太小也不能太大，选择折中的数值都是可行的，并没有一个最优值。不过，BS 不会影响模型的拟合能力。
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