当批处理大小不是train_size的一个因素时，将loss().item乘以batch_size以获得批处理的损失是不是一个好主意？

当批处理大小不是train_size的一个因素时，将loss().item乘以batch_size以获得批处理的损失并不是一个好主意。

在深度学习中，损失函数通常是通过计算单个样本的损失值，然后对整个批处理中的样本进行平均来得到的。这是因为批处理的目的是通过在每个批次中使用多个样本来减少梯度的方差，从而提高训练的稳定性和效果。

如果将loss().item乘以batch_size，相当于将每个样本的损失值乘以批处理大小，这会导致损失值的绝对值增加，从而可能影响模型的训练和优化过程。此外，这样做也会使得不同批次之间的损失值无法进行比较，因为它们的绝对值不同。

因此，为了得到准确的批处理损失，应该将每个样本的损失值除以batch_size，以获得平均损失值。这样可以确保损失值的相对大小是可比较的，并且与批处理大小无关。

总结起来，将loss().item乘以batch_size以获得批处理的损失不是一个好主意，应该将每个样本的损失值除以batch_size来得到准确的批处理损失。

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