batch

深度网络层次太多后，信号和梯度越来越小，深层难以训练。被称作梯度弥散。也有可能越来越大，又被称作梯度爆炸。batchnormalization，可以把过大或过小的信号进行归一化。有效避免上述问题，使得深度学习网络更容易训练。所以效果好。：）

有两种位置。论文作者建议放在affine后面，affine-BN-非线性函数也有人发现，放在激活函数后面效果也不错。

在讨论Batch Normalization之前，先讨论一下feature scaling可能会对后续的讨论有很大的帮助。 feature scaling ，即特征归一化，是机器学习领域中一种通用的数据预处理方法，其目的是将模式向量中尺度不一致的不同维度特征归一到同一尺度，以保证训练速度与精度。 假设有一个大小为n的数据集 ，其中每个模式向量有m个维度的特征 。如果在这个数据集中，第i维的特征 服从均值为0、方差为1的高斯分布，而第j维的特征 服从均值为200，方差为1的高斯分布，那么这个数据集将难以用于模型训练。其原因在于， 与 的分布相差甚远，模型中与 相关的参数只进行很小的改变往往难以对结果造成显著性的改变，而与 相关的参数则恰恰相反，这让训练过程的learning rate很难统一，过小收敛过慢，过大则可能不收敛。 为了解决以上问题，feature scaling对每个维度的特征都进行如下变换，变换的结果则是所有维度的特征都归一化到均值为0、方差为1这个尺度： 以上方法对于模型的训练是十分有效的，而在深度神经网络的研究中，研究人员延续这种思路提出了Batch Normalization。相对于传统的模型，深度神经网络遇到的问题是，随着网络深度增加，网络中一个小小的改变可能在经过若干层的传播之后令整个网络出现极大的波动，如bp过程中的梯度消失与爆炸（事实上，ReLU、有效的初始化、设置更小的learning rate等方法都能用于解决该问题）。 Batch Normalization可以用于解决深度神经网络的 Internal Covariate Shift 问题，其实质是： 使用一定的规范化方法，把每个隐层神经元的输入控制为均值为0、方差为1的标准正态分布，使得非线性变换函数的输入值落入对输入比较敏感的区域（如Sigmoid函数只在0附近具有较好的梯度），以此避免梯度消失问题。 在Batch Normalization中，Batch是指每次训练时网络的输入都是一批训练数据，这一批数据会同时经过网络的一层，然后在经过 之后，网络再一起对这一批数据的 做规范化处理。当然，Batch Normalization的论文中还使用了两个参数处理规范化之后的数据，即 。事实上，如果 ， ，这就等价于Normalization的一个逆运算，那么normalization的意义似乎就不存在了，但是，事实并非如此，因为 ， 与 相关，而 ， 则完全独立，二者并不等价。合理的解释是，后续操作是为了防止normalization矫枉过正增加的人为扰动。Batch Normalization的具体结构如下所示： 在tensorflow2中使用BN层的方法如下，需要注意的是BN层在训练和推理两种模式下存在不同。 BN层有4*num_channels个参数，每4个参数对应一个通道，分别是 。其中 和其他层的参数的逻辑是一致的，训练时不断调整，推理时不再改变（即只有优化器更新参数时才会改变）。而 不同，在推理时，即使没有优化器更新参数，也可能不断变化。这两个参数受BatchNormalization层的参数training控制，当training=False时，二者为移动均值和方差（固定）；当training=True时，二者与每次输入的batch相关， 是当前batch的均值、方差。 综上，在使用TF2的BN层时，推理时需要指定当前模式为推理模式，方法如下（还存在其他方法，如显示地声明training参数为False）。此外，BN层也有trainable参数，和其他层一样，该参数意在冻结 两个参数，但是当trainable=True时，该BN层会以推理模式运行， 两个参数也就随之固定。

想了解这个需要先知道Batch Normalization提出的原因以及原理。其主要目的是为了减缓“梯度弥散”或者“梯度爆炸”，具体看下面：Batch Normalization的计算机制可以发现BN会将输出归一化，有点类似于数据标准化，当然这在数据处理里面又叫白化，关于白化的好处，可自行百度。这样做的好处是能使得各层的输出满足相似的分布，更容易收敛，有论文已经证明了这一观点（大家都知道在统计机器学习中的一个经典假设是“源空间（source domain）和目标空间（target domain）的数据分布是一致的”。如果不一致，那么就出现了新机器学习问题，如transfer learning/domain adaptation 等。梯度传播机制如果你研究过梯度反向传播算法，你会发现，由于BN每次都将数据标准化了，所以就能减缓梯度的过大或者过小，从而延缓梯度爆炸或者梯度弥散，相关概念可以自行百度。防止过拟合。有意思的是，之前比较热门的dropout方法在BN提出之后再也没用过了，因为BN能有效减少过拟合的概率。

批归一化是现在越来越多的神经网络采用的方法，其具有加快训练速度、防止过拟合等优点，尤其在深度神经网络中效果非常好。现将BN的学习整理一篇文章备忘。 随着神经网络的层数加深，研究者发现神经网络训练起来越困难，收敛越慢。BN就是为解决这一问题提出的。 首先明确神经网络之所以可以先训练，再预测并取得较好效果的前提假设： 在神经网络的训练过程中，如果输入数据的分布不断变化，神经网络将很难 稳定的学习规律 ，这也是one example SGD训练收敛慢的原因(随机得到的数据前后之间差距可能会很大)。而网络的每一层通过对输入数据进行线性和非线性变换都会改变数据的分布，随着网络层数的加深，每层接收到的数据分布都不一样，这还怎么学习规律呀，这就使得深层网络训练困难。 BN的启发来源是：之前的研究表明如果在图像处理中对输入图像进行白化操作的话(所谓白化，就是对输入数据分布变换到0均值，单位方差的正态分布)那么神经网络会较快收敛。神经网络有很多隐藏层，图像只是第一层的输入数据，对于每一个隐藏层来说，都有一个输入数据，即前一层的输出。BN将每一层的输入都进行了类似于图像白化的操作，将每层的数据都控制在稳定的分布内，并取得了很好的效果。 BN算法是专门针对mini-batch SGD进行优化的，mini-batch SGD一次性输入batchsize个数据进行训练，相比one example SGD，mini-batch SGD梯度更新方向更准确，毕竟多个数据的分布和规律更接近整体数据的分布和规律，类似于多次测量取平均值减小误差的思想，所以收敛速度更快。 BN究竟对数据的分布做了什么处理，我们来看下面的示意图： 在概率论中我们都学过，数据减去均值除以方差后，将变成均值为0，方差为1的标准正态分布。如果数据分布在激活函数(图中假设为sigmoid)梯度比较小的范围，在深层神经网络训练中将很容易出现梯度消失的现象，这也是深度网络难训练的原因。通过规范化处理后的数据分布在0附近，图中为激活函数梯度最大值附近，较大的梯度在训练中收敛速度自然快。 但是，关键问题出现了，分布在0附近的数据，sigmoid近似线性函数，这就失去了非线性激活操作的意义，这种情况下，神经网络将降低拟合性能，如何解决这一问题呢？作者对规范化后的(0,1)正态分布数据x又进行了scale和shift操作：y = scale * x + shift，即对(0,1)正态分布的数据进行了均值平移和方差变换，使数据从线性区域向非线性区域移动一定的范围，使数据在较大梯度和非线性变换之间找到一个平衡点，在保持较大梯度加快训练速度的同时又不失线性变换提高表征能力。这两个参数需要在训练中由神经网络自己学习，即公式中的γ和β。如果原始数据的分布就很合适，那么即使经过BN，数据也可以回到原始分布状态，这种情况下就相当于恒等变换了，当然这是特殊情况。 在训练时，BN的操作步骤如第一张图所示，那么在预测时，每次只输入一张图的情况下，无法进行均值和方差的计算，此时该怎么实现BN呢？ 正是因为训练数据和测试数据是独立同分布的，所以我们可用训练时的所有均值和方差来对测试数据的均值和方差进行 无偏估计 。本来mini-batch SGD就是在整体数据量大无法一次性操作的情况下，把数据切割成几部分，用部分近似整体的解决方案。在训练时，将每一个mini-batch的均值和方差记录下，估计出整体的均值和方差如下： 首先要明确一点：BN是沿着batch方向计算的，每个神经元都会有一组（ ）在非线性激活前面约束数据。 假设batch_size=m, 输入的每一个样本有d维，记为 下标表示batch，上标表示一个样本中第几个维度，即第几个神经元。 那么BN计算如下： 中间的过程省略了，其核心思想就是BN是对每一个batch的某一固定维度规范化的，一个样本中有d维，就会求出d组（ ），即每一个神经元都有一组（ ）。 （2）卷积层的BN计算方法： 在卷积层中，数据在某个卷积层中的维度是[batch, w, h, c]，其中batch表示batch_size，w是feature map的宽，h是feature map的高，c表示channels。在沿着batch的方向，每个channel的feature map就相当于一个神经元，经过BN后会得到c组（ ）。此时的BN算法可表示如下： 原论文中BN操作是放在线性计算后，非线性激活前，即： 其中g()表示激活函数。 这里建议参考一下ResNet_v1和ResNet_v2的用法： 最后一点还需要注意的是，在使用BN后，神经网络的线性计算（WX + b）中的偏置b将不起作用，因为在（WX + b）求均值后b作为常数均值还是b，在规范化的过程中原数据要减去均值，所以b在这两步计算中完全抵消了。但由于BN的算法中有一个偏置项β，它完全可以代替b的作用，所以有BN的计算中可不用b。

适当的增加Batch_Size的优点： 1.通过并行化提高内存利用率。 2.单次epoch的迭代次数减少，提高运行速度。（单次epoch=(全部训练样本/batchsize)/iteration=1） 3.适当的增加Batch_Size,梯度下降方向准确度增加，训练震动的幅度减小。 对于正常数据集，如果Batch_Size过小，训练数据就会非常难收敛，从而导致underfitting。 增大Batch_Size,相对处理速度加快。 增大Batch_Size,所需内存容量增加（epoch的次数需要增加以达到最好的结果） 这里我们发现上面两个矛盾的问题，因为当epoch增加以后同样也会导致耗时增加从而速度下降。因此我们需要寻找最好的Batch_Size。 再次重申：Batch_Size的正确选择是为了在内存效率和内存容量之间寻找最佳平衡。 iteration：中文翻译为迭代。 迭代是重复反馈的动作，神经网络中我们希望通过迭代进行多次的训练以达到所需的目标或结果。 每一次迭代得到的结果都会被作为下一次迭代的初始值。 一个迭代=一个正向通过+一个反向通过。 epoch：中文翻译为时期。 一个时期=所有训练样本的一个正向传递和一个反向传递。 深度学习中经常看到epoch、iteration和batchsize，下面按照自己的理解说说这三个区别： （1）batchsize：批大小。在深度学习中，一般采用SGD训练，即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练； （2）iteration：1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次； （3）epoch：1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次； 举个例子，训练集有1000个样本，batchsize=10，那么： 训练完整个样本集需要： 100次iteration，1次epoch。

应该是son of a bitch吧? 是骂人的，意思是“婊子生的”

batch and column experiments 批量和柱实验experiments n. 试验; 实验( experiment的名词复数 ); 尝试; 实践;

批号1203211 使用期限14年3月

Black Masterbatch是黑母粒的意思

我们正在寻找用在碳酸钙填充母粒中的偶联剂。

母料

"色母"就是指颜色是由不同的色母按不同的比例配出来，配方就是指一个颜色需要哪些色母、量是多少的一条数据！想要配出一个颜色，首先就要分析色母，然后进行调配，最后微调！不同品牌油漆对应的配方数据也不一样 色母（Color Master Batch）的全...

你的问题是啥？

在单细胞分析当中，经常会遇到整合分析的问题，即去除多样本数据之间的 批次效应（batch effect） ，那么什么是批次效应呢？简而言之，批次效应就是由于不同时间、不同实验人员、不同仪器等因素造成的实验性误差，而非本身的生物学差异。如果我们不去除批次效应，那么这些差异就会和本身的生物学差异相混淆。但是随着测序成本的降低，单细胞测序已经“深入寻常百姓家”，所以在追求大数据量的同时，肯定会伴随着batch effect的产生，自然batch effect的去除就成为单细胞数据分析的重要技能。2020年发表在 Genome Biology 上的一篇文章系统性总结了目前的batch effect去除方法。 今天给大家分享几种目前使用比较广泛的单细胞数据整合分析的方法。 本次演示所使用的示例数据如有需要，可在留言区留言获取。 首先是直接使用merge()函数对两个单细胞数据进行直接整合，这时我们需要准备的输入文件为一个 由需要去除batch effect的Seurat对象组成的列表 ，那么如何实现呢？ 注意，我们这里的数据是怎么存放的，我们在 GSE129139_RAW/ 这个文件夹下面存放着我们需要去除batch effect的样品数据，一个样品，一个文件夹，每个文件夹里面是什么就不用说了吧！ 上面的code实际上做了这样的一件事：按顺序读取了存放着三个Read10X()输入文件的文件夹，并依次创建了Seurat对象，存放在一个名为sceList的列表中。 然后我们利用merge()函数进行数据的整合： 需要注意的是：（1）我们想把sample信息添加到cell barcode上，只需要添加add.cell.ids参数即可，这个参数赋给它一个向量；（2）上述的merge()默认只会简单整合源数据（raw data），如果你的Seurat对象是已经经过NormalizeData()的，可以直接添加merge.data = TRUE，来merge标准化后的数据。 By default, merge() will combine the Seurat objects based on the raw count matrices, erasing any previously normalized and scaled data matrices. If you want to merge the normalized data matrices as well as the raw count matrices, simply pass merge.data = TRUE . This should be done if the same normalization approach was applied to all objects. 这是Seurat为了适应大需求添加的新功能，锚点整合是从Seurat3开始上线的，其原理在这里不赘述，放出原始论文链接 Stuart , Butler , et al., Cell 2019 [Seurat V3] 同样是需要由几个Seurat对象组成的列表作为输入，不同的是， 我们需要提前对数据进行NormalizeData()和FindVariableFeatures()处理 ： 需要注意的是，从这里开始，后面的数据分析请指定assay为integrated，否则你还在用原始的RNA assay进行分析，等于没整合。你可以通过以下命令更改默认assay，这样就不用每次都进行声明！ harmony单细胞数据整合方法于2019年发表在 Nature Methods 上，题为 Fast, sensitive and accurate integration of single - cell data with Harmony 。harmony整合方法算得上是一种比较好的方法，目前应用也是比较多的，原理见文章，这里继续展示具体流程： 需要注意的是，如果你用harmony整合，后续的下游分析，请指定 reduction = "harmony" ，否则你的整合没有意义。

Batch Normalization算法自从15年提出，到现在已经成为深度学习中经常使用的技术，可以说是十分powerful。 我们先从Feature Scaling或者Feature Normalization说起，不管你是不是做深度学习的方法，其实你都会想要做Feature Scaling。原因是： 在没有进行Feature Scaling之前，如果两个输入数据 的distribution很不均匀的话，导致 对计算结果的影响比较大（图左），所以训练的时候，横纵方向上需要给与一个不同的training rate，在 方向需要一个更大的learning rate， 方向给与一个较小的learning rate，不过这样做的办法却不见得很简单。所以对不同Feature做了normalization之后，使得error surface看起来比较接近正圆的话（图右），就可以使训练容易得多。 不管你是不是deep learning的方法，你都会用到Feature Scaling技术。通常 经典的Feature Scaling 的方法是怎么做的？ 现在给你一大堆的数据，你的训练数据总共有大 笔data。而接下来你就对每一个dimension去计算dimension的 mean 跟dimension的 standard deviation ，假设你这个input是39维，所以就算出39个mean跟39个standard deviation；然后对每一维中的数值，假设你取第 维中的数值出来，你就把它 减掉第 维的mean，除以第 维的standard deviation，作为一个Normalization ，你就会让第 维的feature的分布 mean=0，variance=1 ，一般来说，如果你今天做了Feature Scaling这件事情往往会让你的training变得比较快速。 刚才都是还没有讲到deep learning了，现在我们进入deep learning的部分，我们知道说在deep learning里面它的卖点就是有很多个layer，你有个 进来通过一个layer得到 ，把 放入layer 2得到输出 ，我们当然会对network输入的 做Feature Scaling。但是你仔细想想从layer 2的角度来看，其实它的input的feature是 ，我们可以把network前几个layer想成是一个feature的提取，我们知道说network的前几个layer的工作其实就是在抽比较好的feature，后面几个layer当做classify可以做得更好，所以对layer 2来说，他吃到的feature就是layer 1的output ，如果我们觉得说Feature Scaling是有帮助的，我们也应该对layer 2 的feature，也就是layer 1的output 做Feature Scaling，同理layer 2的输出 他是下一个Layer 3的输入，它是下一个layer的feature，我们应该要做一下Normalization，这样接下来layer可以learn的更好。 其实对每一个layer做Normalization这件事情，在deep learning上面是很有帮助的，因为它解决了一个叫做 Internal Covariate Shift 的这个问题，可以令这个问题比较轻微一点。 Internal Covariate Shift 这个问题是什么意思？ 如上图所示：你就想成说现在每一个人代表1个layer，然后他们中间是用话筒连在一起，而今天当一个人手上的两边的话筒被接在一起的时候，整个network的传输才会顺利，才会得到好的performance。 现在我们看一下中间那个小人，他左手边的话筒比较高，他的右手边的话筒比较低。在训练的时候为了将两个话筒拉到同一个水平高度，它会将左手边的话筒放低一点，同时右手的话筒放高一点，因为是同时两边都变，所以就可能出现了下面的图，最后还是没对上。 在过去的解决方法是调小learning rate，因为没对上就是因为学习率太大导致的，虽然体调小learning rate可以很好地解决这个问题，但是又会导致训练速度变得很慢。 你不想要学习率设小一点，所以怎么办？ 所以今天我们要讲batch Normalization，也就是对每一个layer做Feature Scaling这件事情，就可以来处理Internal Covariate Shift问题。 为什么？因为如果我们今天把每一个layer的feature都做Normalization，我们把每一个layer的feature的output都做Normalization，让他们永远都是比如说 ，对下一个layer来看，前个layer的statistics就会是固定的，他的training可能就会更容易一点。 首先我们把刚才的话筒转化为deep learning中就是说，训练过程参数在调整的时候前一个层是后一个层的输入，当前一个层的参数改变之后也会改变后一层的参数。当后面的参数按照前面的参数学好了之后前面的layer就变了，因为前面的layer也是不断在变的。其实输入数据很好normalization，因为输入数据是固定下来的，但是后面层的参数在不断变化根本就不能那么容易算出mean和variance，所以需要一个新的技术叫Batch normalization。 Batch的数据其实是平行计算的，如下图。实际上gpu在运作的时候，它会把 拼在一起，排在一起变成一个matrix，把这个matrix乘上 得到 ，因为今天是matrix对matrix，你如果把matrix对matrix作平行运算，可以比matrix对三个data分开来进行运算速度还要快，这个就是gpu加速batch运算的原理。 接下来我们要做 Batch Normalization 。怎么做？我们现在想要做的事情是对第一个隐藏层的output， ，做Normalization。 我们可以先做Normalization，再通过激活函数，或者先通过激活函数再做Normalization。我们偏向于先做Normalization，再通过激活函数，这样做有什么好处呢？ 因为你的激活函数，如果你用tanh或者是sigmoid，函数图像的两端，相对于 的变化， 的变化都很小。也就是说，容易出现梯度衰减的问题。因此你比较喜欢你的input是落在变化比较大的地方，也就是你的前后 零 的附近，如果先做Normalization你就能够确保说在进入激活函数之前，你的值是落在你的附近。 我们现在来做Normalization：你想要先算出一个 ， ，先算出这些 的均值。接下来算一下 ， 。好，接下来这边有件事情要跟大家强调一下，就是 是是由 决定的。 是由 和 决定的。等一下会用上。 这边有一件事情要注意:在做Normalization的话，在选的 跟 的时候我们其实希望它代表的是 整个training set全体的statistics 。但是因为实做上统计整个training set全体的statistics是非常耗费时间的，而且不要忘了 的数值是不断的在改变的，你不能说我把整个training set的data导出来算个 ，然后 的数值改变以后，再把整个导出来的再算一次 ，这个是不切实际的做法; 所以现在我们在算 跟 的时候，只会在batch里面算，这意味着什么？ 这意味着说你的batch size一定要够大 ，如果太小的话Batch Normalization的性能就会很差，因为你没有办法从一个batch里面估测整个data的 跟 ，举例来说，你可以想象极端case，如果今天batch size=1，你根本不能够apply这套想法。 接下来，有了 跟 以后，我们可以算出： ，这里面的除法代表element wise的除法。好，我们做完Normalization以后就得到了 ，经过Normalization以后 的 每一个dimension它的 ，你高兴的话就把它通过sigmoid得到A，然后再丢到下一个layer，Batch Normalization通常会每一个layer都做好，所以每一个layer的 ，在进入每一个激活函数之前，你都会做这一件事情。 它这边有一个其实大家可能比较不知道的事情是： 有batch Normalization的时候怎么作training？ 很多同学想法也许是跟原来没有做背Normalization没有什么不同。其实不是这样，真正在train这个batch Normalization的时候， 会把整个batch里面所有的data一起考虑 。我不知道大家听不听得懂我的意思，你train这个batch Normalization的时候，你要想成你有一个非常巨大的network，然后它的input就是 ，然后得到 ,中间它还会算两个东西 跟 ，它会产生 ， ，你一路backout回来的时候，他是会通过 ,通过 ，然后去update z的。 为什么这样？因为假设你不这么做，你把 跟 视为是一个常数。当你实际在train你的network的时候，你Backpropagation的时候，你改的这个 的值，你会改动这个 的值，改动这个 的值，其实你就等同于改动了 跟 的值。但是如果你在training的时候没有把这件事情考虑进去会是有问题的。所以其实在做batch Normalization的时候， 对 的影响是会被在training的时候考虑进去的。所以今天你要想成是你有一个非常巨大的network，input就是一整个batch，在Backpropagation的时候，它error signal也会从这个path（上图粗箭头的反向路径）回来，所以 对 跟 的影响是会在training的时候被考虑进去的，这样讲大家有问题吗？ 如果有问题，就忽略吧…… 接下来继续，我们已经把 Normalize ； 但是有时候你会遇到的状况是，你可能不希望你的激活函数的input是 ，也许有些特别的激活函数，但我一下想不到是什么，他的mean和variance是别的值，performance更好。你可以再加上 跟 ，把你现在的distribution的mean和variance再做一下改动，你可以把你的 乘上这个 ，然后再加上 得到 ，然后再把 通过sigmoid函数，当做下一个layer的input，这个 跟 你就把它当做是network的参数，它也是可以跟着network一起被learn出来的。 这边有人可能会有问题是如果我今天的 正好等于 ， 正好等于 ，Normalization不就是有做跟没做一样吗？就是把 Normalize成 ，再把 Normalize成 ，但是如果今天 正好等于 ， 正好等于 的话就等于没有做事，确实是如此。但是加 和 跟 和 还是有不一样的地方，因为 和 它是受到data所影响。但是今天你的 和 是独立的，他是跟input的data是没有关系的，它是network自己加上去的，他是不会受到input的feature所影响的，所以它们还是有一些不一样的地方。 好，我们看一下在testing的时候怎么做，假设我们知道training什么时候怎么做，我们就train出一个network，其实它在train的时候它是考虑整个batch的，所以他其实要吃一整个batch才work。好，他得到一个 ，他会用 减掉 除以 ， 跟 是从一整个batch的data来的，然后他会得到 ，它会乘上 ，再加上 ， 和 是network参数一部分，得到的 。training的时候没有问题，testing的时候你就有问题了，因为你不知道怎么算 跟 ， 对不对？因为training的时候，你input一整个batch，算出一整个batch的 跟 。但是testing的时候你就有点问题，因为你只有一笔data进来，所以你估不出 跟 。 有一个ideal的solution是说：既然 跟 代表的是整个data set的feature的 均值和标准差 ，而且现在的training的process已经结束了，所以整个network的参数已经固定下来了，我们train好network以后再把它apply到整个training set上面，然后你就可以估测现在 的 跟 ，之前没有办法直接一次估出来，是因为我们network参数不断的在变，在你的training结束以后，把training里的参数已经确定好，你就可以算 的distribution，就可以估出 的 跟 。 这是一个理想的做法，在实做上有时候你没有办法这么做，一个理由是有时候你的training set太大，可能你把整个training set的data都倒出来再重新算一次 跟 ，也许你都不太想做，而另外一个可能是你的training的data是一笔一笔进来的，你并没有把data省下来，你data一个batch进来，你要备参数以后，那个batch就丢掉，你的训练资料量非常大，所以要训练是不省下来的，你每次只进来一个batch，所以也许你的training set根本就没有留下来，所以你也没有办法估测training set的 跟 ; 所以可行的solution是怎么做呢？这个critical 的solution是说把过去在update的过程中的 跟 都算出来，随着这个training的过程正确率会缓缓地上升，如上图红色框中图示：假设第一次取一个batch算出来是 ，第100次取一个batch算出来是 ……你可以说我把过去所有的 连起来当作是整个data的statistic，我这样做也不见得太好，为什么？因为今天在训练过程中参数是不断的变化，所以第一次地方算出来的 跟第100次算出来的 显然是差很多的，对不对？因为真正最后训练完的参数会比较接近100次得到的参数，第一次得到参数跟你训练时候得到参数差很多，所以这个地方的 跟你实际上你训练好的network以后，他会算出来的 的 是差很多的，所以在实做上你会给靠近training结束的这些 比较大的 weight ，然后给前面这些比较少的 weight 。

我我我，123939842@qq.com

已发送或正在发送中~~~~请检查收件箱或垃圾箱~~~~~如满意请评为满意答案~~~~~~~谢谢~~~~~

不对==你那个邮箱木有办法发东西啊亲……缺妞的吧里有你可以自行搜一下……

◆给你做好了：

亲。。。我也是跟你差不多的情况。想为自己喜欢的明星做一点事情。。其实我觉得寄片场真的是比较好的办法了。。可不可以在你知道地址后告诉我一下。真的真的万分感谢了！！

Benedict Cumberbatch读的福尔摩斯有声书链接: http://pan.baidu.com/s/1mg8uYmO 资源我发你私信私信在屏幕右上角注意查收满意及时采纳，谢谢亲铜球 的亲可以向我求助找不到私信的亲可以给我留邮箱，免费包邮

搜一下：一个欧美男星，名字缩写是CE，是谁（就像BenedictCumberbatch的名字缩写是BC一

看看有没有option explicit 这行代码.有的话删掉运行看看或者在conndb.asp页面头部加上：Dim adUseClienT希望我的回答对你有所帮助如有其他问题，可以继续追问，您的采纳是我前进的动力！

executeBatch方法会返回一组int数据，对应每条sql的执行结果，可以据此来判断

这不就是1条数据提交一次么，只填一个值就提交肯定出错，因为参数数量不够。如果不提交，后来的数据就覆盖了之前的。

批量更新

from 在这里是表示 来源 的意思。与 be made from... (由...制成）的表现手法类似，在这里是 be topped from ...（由...来装满）每天用新批次加满缸。

a batch of letters is ready. = 一个batch is ready.batches of letters are ready。 = 一些batches are ready~.batch 在这些句子里是subject. ,,of 后面的名词。 永远不是subject...明白~〉〉~？

他们那些都不准,机器翻译的,一点技术含量都没有.

raise-by-generate-batch-process通过生成批处理方法提高

tons of thanks for u.i"m trying it with ur help.

batch 英[bætʃ] 美[bætʃ] n. 一批; 一炉; （食物、药物等的） 一批生产的量; 成批作业; [例句]She brought a large batch of newspaper cuttings她带来了一大堆剪报。[其他] 复数：batches

批量凭单

批号 缸号 批次号 同一批次

batch指的是批次。在没有上下文的情况下，你的问题可能是batch No.x..也就是第几批。

batch run间歇试验；批次运行。batch的意思如下：释义：n.一批；一炉；一次所制之量。vt.分批处理。n. (Batch)人名；（英）巴奇。变形：过去式batched、过去分词batched、现在分词batching、第三人称单数batches、复数batches。run的意思：作名词时翻译为奔跑，赛跑，趋向，奔跑的路程。作及物动词时翻译为管理，经营，运行，参赛。作不及物动词时翻译是经营，运转。短语搭配：Chicken Run 小鸡快跑，落跑鸡，小鸡别跑，咪走鸡。Run chart 趋势图，运行图，制程能力图，推移图。run out 变得缺乏，结束，用完，到期。双语例句I ordered a batch of cakes freshly baked.我订购了一炉刚烤好的蛋糕。This batch of goods should be recalled from the market.这批货应该从市场上召回。I don"t have time to batch the application documents.我没时间来分批处理申请文件了。

batch英 [bætʃ]美 [bætʃ]n.一批； 一炉； （食物、药物等的）一批生产的量； 成批作业批；一批；批量；间歇复数： batches1. We"re still waiting for the first batch to arrive. 我们还在等着第一批货的到来。来自柯林斯例句2. He has written a batch of very samey tunes. 他写了一组非常单调枯燥的曲子。来自柯林斯例句3. The spy returned to deliver a second batch of classified documents. 那名间谍返回来递送第二批机密文件。来自柯林斯例句4. The second batch of bread came out underdone. 第二炉面包烤得不太熟。来自柯林斯例句5. Each summer a new batch of students tries to find work. 每年夏天都有一批新的学生要找工作。

batch run间歇试验；批次运行。batch的意思如下：释义：n.一批；一炉；一次所制之量。vt.分批处理。n. (Batch)人名；（英）巴奇。变形：过去式batched、过去分词batched、现在分词batching、第三人称单数batches、复数batches。run的意思：作名词时翻译为奔跑，赛跑，趋向，奔跑的路程。作及物动词时翻译为管理，经营，运行，参赛。作不及物动词时翻译是经营，运转。短语搭配：Chicken Run 小鸡快跑，落跑鸡，小鸡别跑，咪走鸡。Run chart 趋势图，运行图，制程能力图，推移图。run out 变得缺乏，结束，用完，到期。双语例句I ordered a batch of cakes freshly baked.我订购了一炉刚烤好的蛋糕。This batch of goods should be recalled from the market.这批货应该从市场上召回。I don"t have time to batch the application documents.我没时间来分批处理申请文件了。

batch的意思如下：释义：n.一批；一炉；一次所制之量vt.分批处理n. (Batch)人名；（英）巴奇变形：过去式batched、过去分词batched、现在分词batching、第三人称单数batches、复数batches双语例句I ordered a batch of cakes freshly baked.我订购了一炉刚烤好的蛋糕。This batch of goods should be recalled from the market.这批货应该从市场上召回。I don"t have time to batch the application documents.我没时间来分批处理申请文件了。

深度机器学习中的batch的大小对学习效果有何影响？如题，在深度学习中，刚入门的小弟一直听闻一个batch中同时训练多个数据可以得到较好的效果，于是小弟在caffe上跑deepID的网络时对如何选取batchsize颇具困惑。恳求万能的知友给予指点~~14 个回答谈谈深度学习中的 Batch_Size Batch_Size（批尺寸）是机器学习中一个重要参数，涉及诸多矛盾，下面逐一展开。 首先，为什么需要有 Batch_Size 这个参数？ Batch 的选择，首先决定的是下降的方向。如果数据集比较小，完全可以采用全数据集 （ Full Batch Lea… 显示全部谈谈深度学习中的 Batch_SizeBatch_Size（批尺寸）是机器学习中一个重要参数，涉及诸多矛盾，下面逐一展开。首先，为什么需要有 Batch_Size 这个参数？Batch 的选择，首先决定的是下降的方向。如果数据集比较小，完全可以采用全数据集 （ Full Batch Learning）的形式，这样做至少有 2 个好处：其一，由全数据集确定的方向能够更好地代表样本总体，从而更准确地朝向极值所在的方向。其二，由于不同权重的梯度值差别巨大，因此选取一个全局的学习率很困难。 Full Batch Learning 可以使用Rprop 只基于梯度符号并且针对性单独更新各权值。对于更大的数据集，以上 2 个好处又变成了 2 个坏处：其一，随着数据集的海量增长和内存限制，一次性载入所有的数据进来变得越来越不可行。其二，以 Rprop 的方式迭代，会由于各个 Batch 之间的采样差异性，各次梯度修正值相互抵消，无法修正。这才有了后来 RMSProp 的妥协方案。既然 Full Batch Learning 并不适用大数据集，那么走向另一个极端怎么样？所谓另一个极端，就是每次只训练一个样本，即 Batch_Size = 1。这就是在线学习（Online Learning）。线性神经元在均方误差代价函数的错误面是一个抛物面，横截面是椭圆。对于多层神经元、非线性网络，在局部依然近似是抛物面。使用在线学习，每次修正方向以各自样本的梯度方向修正，横冲直撞各自为政，难以达到收敛。可不可以选择一个适中的 Batch_Size 值呢？当然可以，这就是批梯度下降法（Mini-batches Learning）。因为如果数据集足够充分，那么用一半（甚至少得多）的数据训练算出来的梯度与用全部数据训练出来的梯度是几乎一样的。在合理范围内，增大 Batch_Size 有何好处？内存利用率提高了，大矩阵乘法的并行化效率提高。跑完一次 epoch（全数据集）所需的迭代次数减少，对于相同数据量的处理速度进一步加快。在一定范围内，一般来说 Batch_Size 越大，其确定的下降方向越准，引起训练震荡越小。盲目增大 Batch_Size 有何坏处？内存利用率提高了，但是内存容量可能撑不住了。跑完一次 epoch（全数据集）所需的迭代次数减少，要想达到相同的精度，其所花费的时间大大增加了，从而对参数的修正也就显得更加缓慢。Batch_Size 增大到一定程度，其确定的下降方向已经基本不再变化。调节 Batch_Size 对训练效果影响到底如何？这里跑一个 LeNet 在 MNIST 数据集上的效果。MNIST 是一个手写体标准库，我使用的是 Theano 框架。这是一个 Python 的深度学习库。安装方便（几行命令而已），调试简单（自带 Profile），GPU / CPU 通吃，官方教程相当完备，支持模块十分丰富（除了 CNNs，更是支持 RBM / DBN / LSTM / RBM-RNN / SdA / MLPs）。在其上层有Keras 封装，支持 GRU / JZS1, JZS2, JZS3 等较新结构，支持 Adagrad / Adadelta / RMSprop / Adam 等优化算法。运行结果如上图所示，其中绝对时间做了标幺化处理。运行结果与上文分析相印证：Batch_Size 太小，算法在 200 epoches 内不收敛。随着 Batch_Size 增大，处理相同数据量的速度越快。随着 Batch_Size 增大，达到相同精度所需要的 epoch 数量越来越多。由于上述两种因素的矛盾， Batch_Size 增大到某个时候，达到时间上的最优。由于最终收敛精度会陷入不同的局部极值，因此 Batch_Size 增大到某些时候，达到最终收敛精度上的最优。欢迎一起讨论。知乎用户 理论物理跳深度学习...60%概率失业20 人赞同批训练的引入最大好处是针对非凸损失函数来做的， 毕竟非凸的情况下， 全样本就算工程上算的动， 也会卡在局部优上， 批表示了全样本的部分抽样实现， 相当于人为引入修正梯度上的采样噪声，使“一路不通找别路”更有可能搜索最优值。 楼上很多说到随机梯度… 显示全部批训练的引入最大好处是针对非凸损失函数来做的， 毕竟非凸的情况下， 全样本就算工程上算的动， 也会卡在局部优上， 批表示了全样本的部分抽样实现， 相当于人为引入修正梯度上的采样噪声，使“一路不通找别路”更有可能搜索最优值。楼上很多说到随机梯度收敛问题，物理上是这样的理解，增加噪音扩大了你的行动范围，不会受限于局部。然而过大的行动范围使得你的选择过多而”迷茫“。这是一个损失函数局部优有“多坑人”和局部优“数目太多好难选”之间的竞争，竞争平衡点才是你最终的训练值。故此，最终的训练值是一个分布，大伙们一般取平均来证明自己的模型多牛逼。物理上，就是能量（坑好深）和熵（选择多）的竞争结果，而且复杂系统中，能量和熵一辈子都在竞争，讨论自由能最小值在非凸问题上的意义，比直接讨论损失函数的最小值更有意义。然而，这种牛逼，不仅依赖模型，而且依赖数据本身。调参需要预先建立竞争平衡的理论模型，单纯用软件刷指标只能用在某个数据集上，不具有转移性。纯浪费电！这些观点在大部分复杂物理系统的采样，自旋玻璃的研究，蛋白质折叠构象搜索上，都有广泛的认识。但是工业界被凸优化影响过多了，除了特征选择和防止过拟合外可以通过直觉建立，遇到非凸优化问题，基本不可能拍脑袋调出一个通用的（如果数学上可以，物理上应该最先发现，然而并没有）。于是，即便在物理上遇到这种问题，目前很low，而且节省成本的方法就是烧钱增加计算蛮力点。矛盾到我笑尿了。关于深度学习中的非凸优化，可以参考LeCun今年来对深度学习和自旋玻璃之间的联系，以及随机微分方程同增强采样之间的研究。Yinghong li 重新出发干实事caffe小菜鸟也来答一下，感觉就是大batch size在显存能允许的情况下收敛速度是比较快的但有时的确会有陷入局部最小的情况，小batch size引入的随机性会更大些，有时候能有更好的效果，但是就是收敛速度慢一些…… 还有就是除了batch size这个参数外，如果在… 显示全部caffe小菜鸟也来答一下，感觉就是大batch size在显存能允许的情况下收敛速度是比较快的但有时的确会有陷入局部最小的情况，小batch size引入的随机性会更大些，有时候能有更好的效果，但是就是收敛速度慢一些……还有就是除了batch size这个参数外，如果在solver setting中有momentum这个参数的话也要注意batch size的选取，具体参考一下caffe的tutorial关于训练参数怎么选取可以参考以下一些文章: Bengio的 Practical recommendations for gradient-based learningLecun 和 Bottou的 Efficient Backprop还有一个代码上的细节，就是caffe的代码实现上选取一个batch的时候似乎是按着数据库的图片顺序选取输入图片的，所以在生成数据库的时候切记要shuffle一下图片顺序~供题主参考，求大神指正~匿名用户4 人赞同搞机器学习大忌就是不做实验想当然，话说这种问题题主跑几组不同的batch不就知道了...调参调参不调哪来的参～ 另外，运用在不同的领域，不同的网络结构，不同的训练方法，batch的取法，用法和影响也不一样。不知道题主问的是哪种batch？ 显示全部搞机器学习大忌就是不做实验想当然，话说这种问题题主跑几组不同的batch不就知道了...调参调参不调哪来的参～另外，运用在不同的领域，不同的网络结构，不同的训练方法，batch的取法，用法和影响也不一样。不知道题主问的是哪种batch？知乎用户 我是认真的我也看到过说理论上batchsize=1是最好的，不过实际上调的时候，可能因为我调参的能力比较有限，确实batchsize太小会出现网络收敛不稳定，最后结果比较差的情况，这个在ImageNet和其他数据库上都遇到过，而batchsize太大确实也会影响随机性的引入。目前一般… 显示全部我也看到过说理论上batchsize=1是最好的，不过实际上调的时候，可能因为我调参的能力比较有限，确实batchsize太小会出现网络收敛不稳定，最后结果比较差的情况，这个在ImageNet和其他数据库上都遇到过，而batchsize太大确实也会影响随机性的引入。目前一般调ImageNet的时候，大家都喜欢把显存占满，不过小一些的库，个人感觉还是应该大大小小都尝试一下。不知道各路大神有没有什么好办法指点一下。。匿名用户23 人赞同看你GPU显存，显存大就把batch size设大点，反之亦然。一般情况下对学习效果没影响。 补充点细节： 事实上从优化的角度来说最快的是纯stochastic，即batch size为1。 关于这一点参见Leon Bottou的分析：http://leon.bottou.org/publications/pdf/compstat-2010.pdf。当然，文中的分析适用于large … 显示全部看你GPU显存，显存大就把batch size设大点，反之亦然。一般情况下对学习效果没影响。补充点细节：事实上从优化的角度来说最快的是纯stochastic，即batch size为1。关于这一点参见Leon Bottou的分析：http://leon.bottou.org/publications/pdf/compstat-2010.pdf。当然，文中的分析适用于large scale的情况下，但deep neural net适用的条件之一就是有大量数据。另外http://cilvr.nyu.edu/lib/exe/fetch.php?media=deeplearning:dl-optimization.pdf 的第11页也有比较stochastic和batch的优劣。拿Yann Lecun在上述第二个链接第10页中举的toy example来说，如果事实上只有100个数据点，但有人各复制了10遍拿给你，你不知道。这时候你如果做batch gradient descent，更只用了100个点效果一样；而做stochastic gradient descent则相当于做了10个epoch。相近的计算量后者效果显然更好。至于mini batch，要你取的每个mini batch都很diverse的情况才会效果好。当然你会说，现实中哪会有100个数据各重复10遍就直接拿来用的？没错，是不会，但现实中的数据，尤其是large scale的数据中，必然有大量的redundancy，不然你也很难学出有较好泛化性的model。因此stochastic在large scale总是优于batch。那为什么还要用mini batch呢？这是由于GPU并行运算的性质，同时把多组数据传过去一起运算比一条一条运算来的快，因而mini batch只是为了充分利用GPU memory而做出的妥协。既然如此，batch size也调到刚好能塞进显存就差不多了。司徒功源 非典型程序猿2 人赞同简而言之，步子太大容易扯着蛋... 显示全部简而言之，步子太大容易扯着蛋...发布于 2016-01-14 1 条评论 感谢匿名用户9 人赞同其实是有影响的。batch数太小，而类别又比较多的时候，真的可能会导致loss函数震荡而不收敛，尤其是在你的网络比较复杂的时候。这个做过几个实验，但是没有详细的做，主要是针对googlenet，alexnet以及vgg几个模型（实验结果就是batch为32的时候，alex开始… 显示全部其实是有影响的。batch数太小，而类别又比较多的时候，真的可能会导致loss函数震荡而不收敛，尤其是在你的网络比较复杂的时候。这个做过几个实验，但是没有详细的做，主要是针对googlenet，alexnet以及vgg几个模型（实验结果就是batch为32的时候，alex开始收敛，但是googlenet不收敛；提高batch size，googlenet开始收敛）。就像lecun[note]里说的一样，随机梯度下降不能像full batch那样明显的保证收敛。一般而言，根据你的GPU显存，设置为最大，而且一般要求是8的倍数（比如32，128），这样，GPU内部的并行运算效率最高。那么怎么选择batch number呢？就像刚才说的，8的倍数，然后是稍微大一点（一般而言）。另外一个方法，就是选择一部分数据，跑几个batch看看你的loss是不是在变小,选择一个合适的就可以了。

用Profiler查看animators.update占用了所有的CPU资源。根我原来猜想的一样，但没看Profiler就无法确定了。

我们的手游项目上要重建一个城市的面貌，其中不可缺的就是树木、路灯等装饰物，为了达到美观和省资源的目的，我们选择了使用2D Sprite代替3D模型的方法。 本以为是节省资源的做法，最终却发现CPU占用率非常高。后来发现是因为Batches数量太多，上图的每一个树木2D Sprite都占用了一个Batch!按常理来说，多个相同的物体（静态）会被Unity优化为只占用一个Batch，然而2D Sprite却没有。明显是相同的东西却不能批处理实在奇怪。

bulk 指(买卖的)大宗或大批量，不能用作名词的定语，常用短语有 in bulk (成批 )和 a bulk of (大批的)。batch 指(商品/文件的) 批量，可以直接用在名词前面，常用短语有 in batches (分批) 和 a batch of (大批的)。

Completed Batches(last 241 out of 241)英语翻译 : 最后一批完成的是241批中的241批

批号；产品批号；批次1、batch读音：英 [bætʃ]   美 [bætʃ]  n.一批;一炉;（食物、药物等的）一批生产的量;成批作业2、number（缩写NO.）读音：英 [ˈnʌmbə(r)]   美 [ˈnʌmbɚ]  n.数量;号码;数字;编号v.标号;总计;把?算作第三人称单数： numbers复数： numbers 现在分词： numbering 过去式： numbered 过去分词： numbered复数： batches例句：1、the batch No. identified no specific standards, but once established it should usecontinuously.批次号的确定没有特定的标准，但一经确定就应连续使用。2、Raw material & Batch No. as per Wrong Material supplied PO against Invoice.接收的材料，批号与定单一致供应商发错料。3、Dose the package of the material have the Batch No of the supplier ?材料包装上是否有供应商的批次号？扩展资料：Mfg. date  制造日期，是Manufacturing date的缩写。Exp. date  截止日期，是Expire date的缩写。一、manufacturing读音：英 [ˌmænjuˈfæktʃərɪŋ]   美 [ˌmænjəˈfæktʃərɪŋ]  n.制造业，工业adj.制造业的，制造的v.加工;（大规模）制造( manufacture的现在分词 );捏造;粗制滥造（文学作品）二、expire读音：英 [ɪkˈspaɪə(r)]   美 [ɪkˈspaɪr]  vi.期满;文件、协议等（因到期而）失效;断气;逝世第三人称单数： expires 现在分词： expiring 过去式： expired 过去分词： expired

看大数学家傅里叶如何做一个革命领袖

1.batch 的意思是：n. 一批；一炉；（食物、药物等的）一批生产的量；成批作业2.batch 变化形式：复数： batches3.中文词源：batch 一批。词源同bake, 烘，烤。指同一批烤出来的面包。插入字母t, 比较watch, 词源同wake.4.batch 用法和例句：This threatens to create the next batch of bubbles .这将有产生下一批泡沫的危险。A batch architecture typically affects on-line architecture and vice versa .批量架构通常会影响联机架构，反之亦然。Try doing stuff in batch .试着将你的事务成批处理。Dr. gross expects to sell out of every batch .格罗斯博士预计能售出所有批次的土壤。It is not obvious that his latest batch of ideas will prove a stronger umbrella against the political weather .他最近的一系列想法不会在现在的政治气候中起到明显的保护伞作用。

看样子是和计量词吧？和dozen一样

batch翻译成中文为：一批。batch。英 [bætʃ]   美 [bætʃ]  。n.一批;(食物、药物等)一批生产的量;批。v.分批处理。复数： batches。双语例句：1、Each summer a new batch of students tries to find work. 每年夏天都有一批新的学生要找工作。2、His department has introduced a new batch of scientific instruments. 他所在的部门引进了一批新的科学仪器。3、We deliver the goods in batches. 我们分批交付货物。4、We"re still waiting for the first batch to arrive. 我们还在等着第一批货的到来。5、The spy returned to deliver a second batch of classified documents.那名间谍返回来递送第二批机密文件。

batch英 [bætʃ]美 [bætʃ]n.一批； 一炉； （食物、药物等的）一批生产的量； 成批作业

session 打开了吗？ 还有就是看你的连接对了吗

您好，出现这类情况可能是您的系统缺少必备的运行库导致的。您可以参照下列方法安装尝试~打开360安全卫士-软件管家，搜索“c”和“.net”然后点击一键安装，可以尝试多版本安装，如果遇到不能安装的话，系统会有对应的提示。安装完成后重启下电脑，再检查下系统是否还有该问题存在，希望我的回答对您有所帮助！玩转手机、智能过滤广告、视频一键直达、从好搜开始！ http://down.360safe.com/haosou/haosou_yiduiyi_1.apk

批处理任务是大多数IT项目的一个重要组成部分，批处理在业务系统中负责处理海量的数据，无须人工干预就能够自动高效的进行复杂的数据分析和处理。批处理会定期读入批量数据，经过相应的业务处理进行归档的业务操作，批处理的特征是自动执行，处理的数据量大，定时执行。将整个批处理的流程按逻辑划分可以分为读数据，处理数据和写数据。以下是整理的springbatch框架的简介知识，希望能帮助到大家。springbatch对批处理本身的特性进行了抽象，将批处理作业抽象为job和jobstep，将批处理的处理过程分解为数据读，数据处理和数据写。将异常处理机制分为跳过，重启和重试。将作业的分区分为多线程，并行远程和分区。springbatch不是一个调度框架，但需要调度框架来配合完成批处理任务，它只关注批处理相关的任务问题，但没有提供相应的调度功能，如果需要使用调度功能，需要使用调度框架，这里介绍一个比较常用的调度框架quartz，可以配合springbatch完成批处理的任务调度。springbatch的架构分为三层：基础架构层，核心层和应用层。应用层包含所有的批处理作业，核心层主要提供JobLauncher、Job和step，基础架构层主要提供通用的读(ItemReader)、写(ItemWriter)和服务处理(如：RetryTemplate重试模板；RepeatTemplate:重复模板),Springbatch的三层架构体系使得Springbatch框架可以在不同的层级进行扩展，避免不同层级之间的相互影响。job的介绍批处理的作业是由一组step组成，同时job本身也是配置文件的顶级元素。每个作业都有自己的名字，可以定义step的执行顺序，以及定义作业是否可以重启。job执行的时候会生成一个jobinstance(作业实例)和一个jobexecution(作业执行器)。jobinstance包含执行job期间产生的数据以及job执行的状态信息；1个job可以对应多个jobinstance，1个jobinstance可以对应多个jobexecution。job的配置的主要属性有id(作业的唯一标识)、job-repository(定义作业仓库)、incrementer(作业参数递增器)、restartable(作业是否重启)、parent(指定该作业的父作业)、abstract(定义作业是否抽象)。step的介绍step表示作业中一个完整的步骤，一个job可以由一个或者多个step组成，step主要负责批处理运行过程中的主要业务逻辑的实现。南昌电脑培训http://www.kmbdqn.cn/认为每次step执行的时候会生成一个或者多个jobexecution，每次任务执行失败的时候，等到下次重新执行该任务的时候就会为该任务的step重新生成一个stepexecution。

这个批文件和VB有关系么?

说明你录入的数据，比你录屏的时候录制的字段多了。建议你检查下第一步和第三步，再对比下第七部展示读取到的数据字段。

batch interface 批量任务界面

深度学习中 Batch Normalization为什么效果好？作者：魏秀参来源：知乎这里分五部分简单解释一下Batch Normalization (BN)。1. What is BN?顾名思义，batch normalization嘛，就是“批规范化”咯。Google在ICML文中描述的非常清晰，即在每次SGD时，通过mini-batch来对相应的activation做规范化操作，使得结果（输出信号各个维度）的均值为0，方差为1. 而最后的“scale and shift”操作则是为了让因训练所需而“刻意”加入的BN能够有可能还原最初的输入（即当），从而保证整个network的capacity。（有关capacity的解释：实际上BN可以看作是在原模型上加入的“新操作”，这个新操作很大可能会改变某层原来的输入。当然也可能不改变，不改变的时候就是“还原原来输入”。如此一来，既可以改变同时也可以保持原输入，那么模型的容纳能力（capacity）就提升了。）<img src="https://pic2.zhimg.com/9ad70be49c408d464c71b8e9a006d141_b.jpg" data-rawwidth="776" data-rawheight="616" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="776" data-original="https://pic2.zhimg.com/9ad70be49c408d464c71b8e9a006d141_r.jpg">关于DNN中的normalization，大家都知道白化（whitening），只是在模型训练过程中进行白化操作会带来过高的计算代价和运算时间。因此本文提出两种简化方式：1）直接对输入信号的每个维度做规范化（“normalize each scalar feature independently”）；2）在每个mini-batch中计算得到mini-batch mean和variance来替代整体训练集的mean和variance. 这便是Algorithm 1.关于DNN中的normalization，大家都知道白化（whitening），只是在模型训练过程中进行白化操作会带来过高的计算代价和运算时间。因此本文提出两种简化方式：1）直接对输入信号的每个维度做规范化（“normalize each scalar feature independently”）；2）在每个mini-batch中计算得到mini-batch mean和variance来替代整体训练集的mean和variance. 这便是Algorithm 1.2. How to Batch Normalize?怎样学BN的参数在此就不赘述了，就是经典的chain rule：<img src="https://pic1.zhimg.com/beb44145200caafe24fe88e7480e9730_b.jpg" data-rawwidth="658" data-rawheight="380" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="658" data-original="https://pic1.zhimg.com/beb44145200caafe24fe88e7480e9730_r.jpg">3. Where to use BN?BN可以应用于网络中任意的activation set。文中还特别指出在CNN中，BN应作用在非线性映射前，即对做规范化。另外对CNN的“权值共享”策略，BN还有其对应的做法（详见文中3.2节）。4. Why BN?好了，现在才是重头戏－－为什么要用BN？BN work的原因是什么？说到底，BN的提出还是为了克服深度神经网络难以训练的弊病。其实BN背后的insight非常简单，只是在文章中被Google复杂化了。首先来说说“Internal Covariate Shift”。文章的title除了BN这样一个关键词，还有一个便是“ICS”。大家都知道在统计机器学习中的一个经典假设是“源空间（source domain）和目标空间（target domain）的数据分布（distribution）是一致的”。如果不一致，那么就出现了新的机器学习问题，如，transfer learning/domain adaptation等。而covariate shift就是分布不一致假设之下的一个分支问题，它是指源空间和目标空间的条件概率是一致的，但是其边缘概率不同，即：对所有,，但是. 大家细想便会发现，的确，对于神经网络的各层输出，由于它们经过了层内操作作用，其分布显然与各层对应的输入信号分布不同，而且差异会随着网络深度增大而增大，可是它们所能“指示”的样本标记（label）仍然是不变的，这便符合了covariate shift的定义。由于是对层间信号的分析，也即是“internal”的来由。那么好，为什么前面我说Google将其复杂化了。其实如果严格按照解决covariate shift的路子来做的话，大概就是上“importance weight”（ref）之类的机器学习方法。可是这里Google仅仅说“通过mini-batch来规范化某些层/所有层的输入，从而可以固定每层输入信号的均值与方差”就可以解决问题。如果covariate shift可以用这么简单的方法解决，那前人对其的研究也真真是白做了。此外，试想，均值方差一致的分布就是同样的分布吗？当然不是。显然，ICS只是这个问题的“包装纸”嘛，仅仅是一种high-level demonstration。那BN到底是什么原理呢？说到底还是为了防止“梯度弥散”。关于梯度弥散，大家都知道一个简单的栗子：。在BN中，是通过将activation规范为均值和方差一致的手段使得原本会减小的activation的scale变大。可以说是一种更有效的local response normalization方法（见4.2.1节）。5. When to use BN?OK，说完BN的优势，自然可以知道什么时候用BN比较好。例如，在神经网络训练时遇到收敛速度很慢，或梯度爆炸等无法训练的状况时可以尝试BN来解决。另外，在一般使用情况下也可以加入BN来加快训练速度，提高模型精度。诚然，在DL中还有许多除BN之外的“小trick”。别看是“小trick”，实则是“大杀器”，正所谓“The devil is in the details”。希望了解其它DL trick（特别是CNN）的各位请移步我之前总结的：Must Know Tips/Tricks in Deep Neural Networks 以上。*********************************************************************************************************

很高兴为你解答 batch use by 意思是:批量使用的。

用过PyTorch的朋友大概都知道，对于不同的网络层，输入的维度虽然不同，但是通常输入的第一个维度都是batch_size，比如torch.nn.Linear的输入(batch_size,in_features)，torch.nn.Conv2d的输入（batch_size, C, H, W）。而RNN的输入却是(seq_len, batch_size, input_size)，batch_size位于第二维度！虽然你可以将batch_size和序列长度seq_len对换位置，此时只需要令batch_first=True。 但是 为什么RNN输入默认不是batch first=True？这是为了便于并行计算 。因为cuDNN中RNN的API就是batch_size在第二维度！进一步，为啥cuDNN要这么做呢？因为batch first意味着模型的输入（一个Tensor）在内存中存储时，先存储第一个sequence，再存储第二个... 而如果是seq_len first，模型的输入在内存中，先存储所有序列的第一个单元，然后是第二个单元... 两种区别如下图所示： [参考资料] https://zhuanlan.zhihu.com/p/32103001

看起来是导致没有数据进行batch input了

batched英 [bætʃt]美 [bætʃt]读音请点击页面小喇叭http://www.iciba.com/batched【ed读音规则】加ed 以后的发音有如下三种： 1） ed 在清辅音 [p][t][k][f][s][h]等后读[ t ]如：helped, washed, watched, marked, finished, stopped, skipped, cooked, worked 2）ed 在浊辅音 [d][g][v][z][r][m][n]等后及元音后读[d]，如：cleaned, played, prepared 3）ed在[t][d]后读[id] ，如：painted, started, visited

① 将登录号整理成一个List文件② 登陆网址Batch Entrez(http://www.ncbi.nlm.nih.gov/sites/batchentrez)，将准备好的登录号文件(如下左图)上传至该网站，点击“Retrive”获取目标格式文件。③　跳转到统计界面，共搜索到8327条序列，点击“UID”④　点击“Send to”可选择批量下载核苷酸序列、氨基酸序列以及gbk文件等。

EXP06/10意思是2010年6月起失效LOT/BATCH 671意思是一次一批生产量是671只就是还没有过期了啦

@set @n=0;// & cscript /nologo /e:jscript "%~0" & pause & exit/bfso = new ActiveXObject("Scripting.FileSystemObject");f = fso.OpenTextFile("a.txt", 1); txt = f.ReadAll();s = ""; re = /qx96[67]/ig;while ((ar=re.exec(txt)) !=null) {s += ar + " "};f.close();if (s != "") {fso.OpenTextFile("1.txt", 2, true).Write(s);} else fso.GetFile("a.txt").Delete()

https://zhuanlan.zhihu.com/p/86765356 计算batch个μ和batch个σ 我以前一直以为是对seq轴上做类似于batch norm的操作，结果是hidden轴上。 例如，input是[ batch × seq_len × hidden ]，则layer norm首先在hidden维度求出batch × seq_len个标准差和均值，再使用它们进行归一化，但γ和β只有hidden个，因此LayerNorm归一化之后的缩放是再特征维度上进行。 Batch Normalization，它去除了不同特征之间的大小关系，但是保留了不同样本间的大小关系，所以在CV领域用的多。 Layer Normalization，它去除了不同样本间的大小关系，但是保留了一个样本内不同特征之间的大小关系，所以在NLP领域用的多。 1）layer normalization 有助于得到一个球体空间中符合0均值1方差高斯分布的 embedding， batch normalization不具备这个功能。

OK, now the tricky part!The FIRST character represents the production/batch run that month.The SECOND character represents the month of production. ***see numbers below***The THIRD character represents the year of production.1 = January2 = February 3 = March 4 = April 5 = May 6 = June 7 = July 8 = August 9 = September A = October B = November C = December Bombshell lipstick = A45A = my Bombshell lipstick was the first production/batch run of the month when it was made.4 = my Bombshell lipstick was produced in April.5 = my Bombshell lipstick was produced in 2005.他这个说的很清楚啊，批号共三个字母或数字组成:1 2 3 4 5 6 7 8 9 A B C（代表1011和12）第一个字母表示该月的生产批次第二个数字表示是生产的月份第三个数字或字母表示生产的年份

batch number 生产批号lot number 发运批号

批号 062765 使用期限截止於2017年11月

没什么不同，No. 是number的缩写，这是唯一的不同。都是批号的意思。

Yes or No肯定回答:Yes , 主语 一般疑问句开头的那个单词。例如:Is Tom a student?------ Yes , he is .否定回答:No , 主语 + 一般疑问句开头那个单词和 not 的缩写形式。一般疑问句有三种：1、以助动词do did does have had will shall would 等开头其结构是“would+主语+其它部分？”肯定回答用“Yes，主语+would.”，否定回答用“No，主语+would+not.”would和not可用缩写形式。 Would you like to go for a walk? 你想去散步吗？Yes, I would.是的，我想No, I wouldn"t. 不，我不想2、以动词be is are am was were 开头其结构是“be+主语+其它部分？”肯定回答用“Yes，主语+be.”，否定回答用“No，主语+be+not.”be和not可用缩写形式。 比如：Is this your English book？ 这是你的英语书吗？ Yes，it is. 是的，它是。 No，it isn`t. 不，它不是。3、情态动词can could may 开头其结构是“助动词(情态动词can)+主语+动词原 形+其它部分？”

batch no.,是指鱼肝油生产批号,即725446 best before:是指产品有效期,即至2013年9月1日止.老外的产品不说失效,只建议在某日期前使用最佳,在这里是指：在2013年9月1日前使用最佳.

指的是货物的生产批次号。生产批次号是用于识别“批”的一-组数字或字母加数字。一般由渔药生产时间的年月日各二位数组成，但也有例外。而有效期是从生产日期(以生产批号为准)算起的，因此根据批号就可知所购买的渔药是否在有效期限之内。简介：生产批号就是每一批产物的生产号码。为了事后追踪这批产品的责任，避免混杂不清，所以每一批产品都有相应的批号。它是用于识别“批”的一组数字或字母加数字。一般由生产时间的年月日各二位数组成，但也有例外。而有效期是从生产日期(以生产批号为准)算起的，因此根据批号就可知所购买的产品是否在有效期限之内。卫生部1992年颁布的《药品生产质量管理规范》(GMP)第七十六条规定了“批号”一词的含义:用于识别“批”的一-组数字或字母加数字。用之可以追溯和审查该批药品的生产历史。可以认为，这是对批号定义所作的具有法定意义的解释。

6楼的答案是正确的, 指周期式炉, 比如箱式炉, 井式炉等.

在数据库中查找fbatchno字段中，与edit.txt中内容相同的记录，找到后并定位到这条记录。 loCaseInsensitive表示大小写不敏感(不区分大小写)。成功，返回True。否则，返回False。

是在做什么操作的时候出现的提示？应该是数据库字段出问题了

这几个数据和其他表是不是有外键关联啊，删 除时不允许删除存在外键关联的数据。

BatchNoUseBy

The girl was from America,