117笔记问答确定PyTorch中MNIST分类的批量大小（batch size）通常需要考虑以下几个因素：
- GPU内存大小：批量大小的大小受到GPU内存的限制。较大的批量大小可能会导致内存溢出错误。因此，首先需要了解你的GPU内存大小。可以通过以下代码查询GPU内存使用情况：
import torch print(torch.cuda.memory_summary(device=None, abbreviated=False))
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模型复杂度：较复杂的模型可能需要较小的批量大小以防止过拟合。相反，较简单的模型可以处理较大的批量大小。
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数据集大小：MNIST数据集相对较小，因此可以选择较大的批量大小。但是，如果数据集很大，可能需要将其分成多个小批次进行处理。
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计算资源：更多的计算资源（如CPU核心数）可以支持更大的批量大小。
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训练目标：如果你希望更快地收敛，可以尝试使用较大的批量大小。但是，这可能会影响模型的泛化能力。
通常，可以从较小的批量大小（如16或32）开始，然后根据训练效果和GPU内存情况进行调整。以下是一个示例代码，展示了如何在PyTorch中设置MNIST分类的批量大小：
import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms # 加载MNIST数据集 transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))]) trainset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=32, shuffle=True) testset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=transform) testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=32, shuffle=False)
在这个示例中，我们将批量大小设置为32。你可以根据上述因素进行调整，以找到最佳的批量大小。