pytorch训练loss不变 / 张生荣

解决Pytorch训练过程中loss不下降的问题

在使用Pytorch进行神经网络训练时,有时会遇到训练学习率不下降的问题.出现这种问题的可能原因有很多,包括学习率过小,数据没有进行Normalization等.不过除了这些常规的原因,还有一种难以发 ...

问题 // loss 突然变成0 python train.py -b=8 INFO: Using device cpu INFO: Network: 1 input channels 7 outpu ...

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 ...

听说pytorch使用比TensorFlow简单,加之pytorch现已支持windows,所以今天装了pytorch玩玩,第一件事还是写了个简单的CNN在MNIST上实验,初步体验的确比Tensor ...

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 ...

如下所示: import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms import matplotlib. ...

之前有写过一篇如何使用Pytorch实现two-head(多输出)模型在那篇文章里,基本把two-head网络以及构建讲清楚了(如果不清楚请先移步至那一篇博文). 但是我后来发现之前的训练方法貌似有 ...

Pytorch 训练时有时候会因为加载的东西过多而爆显存,有些时候这种情况还可以使用cuda的清理技术进行修整,当然如果模型实在太大,那也没办法. 使用torch.cuda.empty_cache() ...

想要查看每次训练模型后的 loss 值变化需要如下操作 loss_value= [ ] self.history = model.fit(state,target_f,epochs=1, batch_ ...

目录步骤1:添加自定义的类步骤2:修改使用的loss函数自定义loss的方法有很多,但是在博主查资料的时候发现有挺多写法会有问题,靠谱一点的方法是把loss作为一个pytorch的模块, 比如: ...

训练用PyTorch编写的LSTM或RNN时,在loss.backward()上报错: RuntimeError: Trying to backward through the graph a sec ...

训练的时候内存一直在增加,最后内存爆满,被迫中断. 后来换了一个电脑发现还是这样,考虑是代码的问题. 检查才发现我的代码两次存了loss,只有一个地方写的是loss.item().问题就在loss,因 ...

最近pytorch出了visdom,也没有怎么去研究它,主要是觉得tensorboardX已经够用,而且用起来也十分的简单 pip install tensorboardX 然后在代码里导入 from ...

目录学习前言什么是Google Colab 相关链接利用Colab进行训练一.数据集与预训练权重的上传 1.数据集的上传 2.预训练权重的上传二.打开Colab并配置环境 1.笔记本的创建 ...

在使用交叉熵损失函数的时候,target的形状应该是和label的形状一致或者是只有batchsize这一个维度的. 如果target是这样的[batchszie,1]就会出现上述的错误. 改一下试试 ...

在代码中添加以下两行可以解决: torch.backends.cudnn.enabled = True torch.backends.cudnn.benchmark = True 补充:pytorch ...

昨天晚上跑起来一个classification实验,今天发现训练loss在降,然而accuracy永远是0 ...直觉告诉我evaluation有问题然后发现自己写了个很愚蠢的bug accurac ...

PyTorch编写代码遇到的问题错误提示:no module named xxx xxx为自定义文件夹的名字因为搜索不到,所以将当前路径加入到包的搜索目录解决方法: import sys sys ...

目录 1导入库 2设置初始值 3导入并制作数据集 4定义神经网络架构 5定义训练流程 6训练模型本节内容学习帮助大家梳理神经网络训练的架构. 一般我们训练神经网络有以下步骤: 导入库设置训练参数的 ...