pytorch 模型训练loss和验证LOSS都不下降 / 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 ...

目录 Pytorch-Lightning 1.DataLoaders 2.DataLoaders中的workers的数量 3.Batchsize 4.梯度累加 5.保留的计算图 6.单个GPU训练 7 ...

直接使用 model2=model1 会出现当更新model2时,model1的权重也会更新,这和自己的初始目的不同. 经评论指出可以使用: model2=copy.deepcopy(model1) ...

目录训练误差和泛化误差模型复杂性模型选择验证集 K折交叉验证欠拟合还是过拟合? 模型复杂性数据集大小训练误差和泛化误差训练误差是指,我们的模型在训练数据集上计算得到的误差. 泛化误差是 ...

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 ...

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

本文介绍以下内容: 1. 使用transformers框架做预训练的bert-base模型: 2. 开发平台使用Google的Colab平台,白嫖GPU加速: 3. 使用datasets模块下载IMD ...

目录一个简单的例子保存/加载 state_dict(推荐) 保存/加载整个模型保存加载用于推理的常规Checkpoint/或继续训练保存多个模型到一个文件使用其他模型来预热当前模型跨设备保 ...

目录导读什么是Tensor Cores? 那么,我们如何使用Tensor Cores? 使用PyTorch进行混合精度训练: 基准测试导读只需要添加几行代码,就可以得到更快速,更省显存的PyT ...

一.PyTorch批训练 1. 概述 PyTorch提供了一种将数据包装起来进行批训练的工具--DataLoader.使用的时候,只需要将我们的数据首先转换为torch的tensor形式,再转换成to ...

其实之前笔者写代码的时候用到模型的保存和加载,需要用的时候就去度娘搜一下大致代码,现在有时间就来整理下整个pytorch模型的保存和加载,开始学习把~ pytorch的模型和参数是分开的,可以分别保存 ...

转换步骤概览准备好模型定义文件(.py文件) 准备好训练完成的权重文件(.pth或.pth.tar) 安装onnx和onnxruntime 将训练好的模型转换为.onnx格式安装tensorRT ...

TensorBoard是用于可视化图形和其他工具以理解.调试和优化模型的界面. 它是一种为机器学习工作流提供测量和可视化的工具. 它有助于跟踪损失和准确性.模型图可视化.低维空间中的项目嵌入等指标. ...

最近将Pytorch程序迁移到GPU上去的一些工作和思考环境:Ubuntu 16.04.3 Python版本:3.5.2 Pytorch版本:0.4.0 0. 序言大家知道,在深度学习中使用GPU ...

最近使用pytorch时,需要用到一个预训练好的人脸识别模型提取人脸ID特征,想到很多人都在用用vgg-face,但是vgg-face没有pytorch的模型,于是写个vgg-face.mat转到py ...

记录训练过程 history=model.fit(X_train, Y_train, epochs=epochs,batch_size=batch_size,validation_split=0.1) ...

原因对于一些含有batch normalization或者是Dropout层的模型来说,训练时的froward和验证时的forward有计算上是不同的,因此在前向传递过程中需要指定模型是在训练还是在 ...

keras 中fit(self, x=None, y=None, batch_size=None, epochs=1, verbose=1, callbacks=None, validation_sp ...

加载模型字典逐一判断每一层,如果该层是bn 的 running mean,就取出参数并取平均作为该层的代表对保存的每个BN层的数值进行曲线可视化 from functools import par ...

目录一.假如训练集表现不好 1.尝试新的激活函数 2.自适应学习率 ①Adagrad ②RMSProp ③ Momentum ④Adam 二.在测试集上效果不好 1.提前停止 2.正则化 3.Dro ...

目录什么是AlexNet模型训练前准备 1.数据集处理 2.创建Keras的AlexNet模型开始训练 1.训练的主函数 2.Keras数据生成器 3.主训练函数全部代码训练结果最近在做实验 ...