BATCH SIZE - 日本語 への翻訳

• バッチサイズ
• batch size
• ロットサイズ

英語 での Batch size の使用例とその 日本語 への翻訳

All information required for production purposes- tolerance, batch size, learning crimp quantity, evaluation range, wire type and contact type- is immediately available at all times.
許容誤差やバッチサイズ、圧着品質の学習、評価範囲、ワイヤータイプや接点タイプといった生産目的で必要な全情報がすぐにいつでも利用できます。

Thanks to decentralised control intelligence, mobile service robotics, intelligent diagnostics and visualisation, plus a cloud connection, various personalised batch size 1 products can be produced.
分散型制御インテリジェンス、モバイルサービスロボット、インテリジェント診断および視覚化、Cloud接続などにより、さまざまなバッチサイズ1製品の製造が可能になります。

The advantages for you when you switch to automated production: Efficient productionExcellent flexibility- batch size 1 and series production are possibleReduction in stock on handOptimized logisticsReduced costsSource image: SchwörerHaus KG.
生産を自動化して得られるメリット:効率的な生産高い柔軟性-ロットサイズ1生産も量産も可能在庫の最少化ロジスティクスの最適化コスト削減。

It is possible to use advanced SQL such as JOIN or aggregate functions such as count() but the outcome would depend on the Spark Streaming batch size(which the user cannot control) and would be highly unpredictable.
JOINやcount()のような高度なSQLを実行することもできますが、出力結果はSparkStreamingのバッチサイズ(ユーザが設定不可能)に依存するため、予期するのが困難です。

There is the possibility that increasing the batch size will improve the speed of the prediction. However, the amount of memory used also increases, so there is also the possibility that the prediction will fail due to a memory shortage.
バッチサイズを大きくすることで予測が速くなる可能性もありますが、メモリ使用量の増大により、メモリ不足で予測が失敗する可能性もあります。

When Server Driven Pagination is enabled on the external data source, the batch size at runtime is the smaller of the following: Batch size specified in the scope parameter of Database.
外部データソースで[サーバ駆動のページ設定]が有効になっている場合、実行時のバッチサイズは次のサイズよりも小さくなります。

This modular production line has been expanded again and it demonstrates Industrie 4.0 in practical use: Thanks to decentralised control intelligence, mobile service robotics, intelligent diagnostics and visualisation, and Cloud connection, various batch size 1 products can be produced- Security is included.
このモジュラ式生産ラインは、再び拡張さたIndustrie4.0の実用例です。分散型制御インテリジェンス、モジュラ式サービスロボット、インテリジェント診断および視覚化、Cloud接続などにより、さまざまなバッチサイズ1製品の製造が可能になり、セキュリティ対策も施されます。

Explicitly specify the batch size you are using, by passing a batch_size argument to the first layer in your model. E. g. batch_size=32 for a 32-samples batch of sequences of 10 timesteps with 16 features per timestep.
Batch_size引数をモデルの最初のレイヤーに渡して，バッチサイズを明示的に指定してください．例えば，サンプル数が32，タイムステップが10，特徴量の次元が16の場合には，batch_size=32としてください．。

Steps_per_epoch: Integer or None. Total number of steps(batches of samples) before declaring one epoch finished and starting the next epoch. When training with input tensors such as TensorFlow data tensors, the default None is equal to the number of samples in your dataset divided by the batch size, or 1 if that cannot be determined.
Steps_per_epoch:整数またはNone．終了した1エポックを宣言して次のエポックを始めるまでのステップ数の合計（サンプルのバッチ）．TensorFlowのデータテンソルのような入力テンソルを使用して訓練する場合，デフォルトのNoneはデータセットのサンプル数をバッチサイズで割ったものに等しくなります．それが決定できない場合は1になります．。

Suitable for small to large batch sizes and flow rates.
大きいバッチサイズおよび流動度に小さいのために適した。

We also set the batch_size parameter.
また、batch_sizeパラメータも設定します。

Seamless flexibility of batch sizes between 100L to 500L on a single brewhouse.
Seamless単一醸造500Lに100μLの間のバッチサイズの柔軟性。

This allows you to continuously expand your product range, which can be manufactured efficiently, even in smaller batch sizes.
それにより、小ロットサイズでも経済的に生産でき、製品パレットがどんどん広がります。

It is flexible with regard to volume(blend and batch sizes).
それは容積に関して適用範囲が広いです（ブレンドおよびバッチサイズ）。

Our Job Sequence Optimizer calculates the best production sequence and changeover strategy for any mix of products and batch sizes.
マイクロニックのJobSequenceOptimizerは、いかなる多品種およびバッチサイズであっても、最善の生産順序と段取り替えを算出します。

This makes it easier to design larger networks and allows to learn using larger batch sizes in usual networks.
これにより、より大きなネットワーク設計が容易になり、また、従来のネットワークにおいても、より大きなバッチサイズでの学習が可能になります。

Targets: A 1D tensor of length batch_size and type int32 or int64.
Target:長さbatch_sizeでint32，またはint64の1階テンソル．。

The company has multiple TFF skids for different batch sizes, but it was the two midsize TFF skids that were nearing the end of their service lives.
この企業には、バッチサイズの異なるTFFスキッドが複数ありますが、耐用年数の終わりに近付いているのは、中型TFFスキッド2台でした。

If your batch_size is 64 and you use gpus=2, then we will divide the input into 2 sub-batches of 32 samples, process each sub-batch on one GPU, then return the full batch of 64 processed samples.
例えばbatch_sizeが64でgpus=2の場合，入力を32個のサンプルの2つのサブバッチに分け，サブバッチ毎に1つのGPUで処理され，64個の処理済みサンプルとしてバッチを返します．。

N is batch size.
Nはバッチサイズ。