optimizer.zero_grad()之后出现nan

  • Pytorch训练过程出现nan的解决方式

    今天使用shuffleNetV2+,使用自己的数据集,遇到了loss是nan的情况,而且top1精确率出现断崖式上升,这显示是不正常的. 在网上查了下解决方案.我的问题是出在学习率上了. 我自己做的样 ...

  • PyTorch中model.zero_grad()和optimizer.zero_grad()用法

    废话不多说,直接上代码吧~ model.zero_grad() optimizer.zero_grad() 首先,这两种方式都是把模型中参数的梯度设为0 当optimizer = optim.Opti ...

  • PyTorch梯度裁剪避免训练loss nan的操作

    近来在训练检测网络的时候会出现loss为nan的情况,需要中断重新训练,会很麻烦.因而选择使用PyTorch提供的梯度裁剪库来对模型训练过程中的梯度范围进行限制,修改之后,不再出现loss为nan的情 ...

  • PyTorch的Optimizer训练工具的实现

    torch.optim 是一个实现了各种优化算法的库.大部分常用的方法得到支持,并且接口具备足够的通用性,使得未来能够集成更加复杂的方法. 使用 torch.optim,必须构造一个 optimize ...

  • Pytorch 中的optimizer使用说明

    与优化函数相关的部分在torch.optim模块中,其中包含了大部分现在已有的流行的优化方法. 如何使用Optimizer 要想使用optimizer,需要创建一个optimizer 对象,这个对象会 ...

  • 聊聊pytorch中Optimizer与optimizer.step()的用法

    当我们想指定每一层的学习率时: optim.SGD([ {'params': model.base.parameters()}, {'params': model.classifier.paramet ...

  • pytorch中的优化器optimizer.param_groups用法

    optimizer.param_groups: 是长度为2的list,其中的元素是2个字典: optimizer.param_groups[0]: 长度为6的字典,包括['amsgrad', 'par ...

  • 浅谈pytorch中为什么要用 zero_grad() 将梯度清零

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    pytorch中为什么要用 zero_grad() 将梯度清零 调用backward()函数之前都要将梯度清零,因为如果梯度不清零,pytorch中会将上次计算的梯度和本次计算的梯度累加. 这样逻辑的 ...

  • 记录模型训练时loss值的变化情况

    记录训练过程中的每一步的loss变化 if verbose and step % verbose == 0: sys.stdout.write('\r{} / {} : loss = {}'.form ...

  • 解决Pytorch半精度浮点型网络训练的问题

    用Pytorch1.0进行半精度浮点型网络训练需要注意下问题: 1.网络要在GPU上跑,模型和输入样本数据都要cuda().half() 2.模型参数转换为half型,不必索引到每层,直接model. ...

  • Pytorch Mac GPU 训练与测评实例

    目录 正文 加速原理 环境配置 跑一个MNIST 跑一下VAE模型 一个愿景 正文 Pytorch的官方博客发了Apple M1 芯片 GPU加速的文章,这是我期待了很久的功能,因此很兴奋,立马进行测 ...

  • Pytorch入门之mnist分类实例

    本文实例为大家分享了Pytorch入门之mnist分类的具体代码,供大家参考,具体内容如下 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- __author ...

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    有时候我们训练了一个模型, 希望保存它下次直接使用,不需要下次再花时间去训练 ,本节我们来讲解一下PyTorch快速搭建神经网络及其保存提取方法详解 一.PyTorch快速搭建神经网络方法 先看实验代 ...

  • PyTorch上搭建简单神经网络实现回归和分类的示例

    本文介绍了PyTorch上搭建简单神经网络实现回归和分类的示例,分享给大家,具体如下: 一.PyTorch入门 1. 安装方法 登录PyTorch官网,http://pytorch.org,可以看到以 ...

  • PyTorch上实现卷积神经网络CNN的方法

    一.卷积神经网络 卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)最初是为解决图像识别等问题设计的,CNN现在的应用已经不限于图像和视频,也可用于时间序列信号,比如音频信号 ...

  • PyTorch CNN实战之MNIST手写数字识别示例

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    简介 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是深度学习技术中极具代表的网络结构之一,在图像处理领域取得了很大的成功,在国际标准的ImageNet数据集上,许 ...

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    • 2024-03-07

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