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深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練集是20萬張，為什么執(zhí)行訓(xùn)練之后，batch只有230左右就完成訓(xùn)練了，怎么才能把20萬張圖片全部訓(xùn)練完成。

初學(xué)者嘗試運(yùn)行一個(gè)GitHub項(xiàng)目（https://github.com/david-gpu/...）
找的數(shù)據(jù)集是Large-scale CelebFaces Attributes (CelebA)Dataset（http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/p...），其中Align&Cropped Images的數(shù)據(jù)有20萬張。
但是每次進(jìn)行訓(xùn)練都很快結(jié)束，每次的batch只有230,280,300。
要怎么做才能把20萬數(shù)據(jù)集全部訓(xùn)練完成。
真誠希望各位大神解疑。
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遲月

問題已經(jīng)解決，在srez_main.py中，將源代碼的
tf.app.flags.DEFINE_integer('train_time', 20,

                        "Time in minutes to train the model")

中的20改為你要訓(xùn)練的時(shí)間，大概計(jì)算一下完成所需的訓(xùn)練時(shí)間，單位為分鐘。

2017年5月12日 01:57