关于pytorch中batch_size的问题

如何解决关于pytorch中batch_size的问题

我尝试了 PyTorch 并想为 PHM 2010 编写一个程序。但是，程序的结果并不好。存在一个问题，即随着 batch_size 的增加，预测变得更糟。 数据集为PHM2010，共有315组样本，每组样本的输入有7个信号，输出为磨损值。数据集中共有6个刀具磨损值，分别为C1、C2、C3、 C4、C5 和 C6。其中 1,4 和 6 具有作为监督学习的真实磨损值。此代码采用 C1 数据集。 神经网络使用卷积神经网络。 当batch_size为1时，预测值接近Keras框架中的值。然而，随着batch_size的增加，预测值会偏离真实值。

github 中的代码：https://github.com/charmerphil/CNN-keras-and-pytorch.git 如下图所示。

figure 1,batch_size = 1  pytorch
figure 2,batch_size = 2  pytorch
figure 3,batch_size = 3  pytorch 
figure 4,batch_size = 5  pytorch
figure 5,batch_size = 10 pytorch
figure 6,batch_size = 10 keras