pytorch 神经网络输出nan / 张生荣

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 ...

函数的增益值 torch.nn.init.calculate_gain(nonlinearity, param=None) 提供了对非线性函数增益值的计算. 增益值gain是一个比例值,来调控输入数量 ...

第一步.导入需要的包 import os import scipy.io as sio import numpy as np import torch import torch.nn as nn im ...

目录训练深层网络为什么要批量归一化层呢? 批量归一化层全连接层卷积层预测过程中的批量归一化使用批量归一化层的LeNet 简明实现争议训练深层神经网络是十分困难的,特别是在较短的实践内使 ...

目录扰动的鲁棒性实践中的dropout 简洁实现扰动的鲁棒性在之前我们讨论权重衰减(L2正则化)时看到的那样,参数的范数也代表了一种有用的简单性度量.简单性的另一个有用角度是平滑性,即函数不 ...

目录互相关运算卷积层特征映射由于卷积神经网络的设计是用于探索图像数据,本节我们将以图像为例. 互相关运算严格来说,卷积层是个错误的叫法,因为它所表达的运算其实是互相关运算(cross-cor ...

目录填充步幅上图中,输入的高度和宽度都为3,卷积核的高度和宽度都为2,生成的输出表征的维度为 2 × 2 2\times2 2×2.从上图可看出卷积的输出形状取决于输入形状和卷积核的形状. 填充 ...

目录多输入通道多输出通道 1 × 1 1\times1 1×1卷积层虽然每个图像具有多个通道和多层卷积层.例如彩色图像具有标准的RGB通道来指示红.绿和蓝.但是到目前为止,我们仅展示了单个输入和 ...

目录最大汇聚层和平均汇聚层填充和步幅多个通道我们的机器学习任务通常会跟全局图像的问题有关(例如,"图像是否包含一只猫呢?"),所以我们最后一层的神经元应该对整个输入的全局敏 ...

我们可以通过高级API更简洁地实现多层感知机. import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l 模型与softmax回归 ...

当使用pytorch写网络结构的时候,本人发现在卷积层与第一个全连接层的全连接层的input_features不知道该写多少?一开始本人的做法是对着pytorch官网的公式推,但是总是算错. 后来发现 ...

假设result1为tensor格式,首先将其化为array格式(注意只变成numpy还不行),之后存为txt和mat格式 import scipy.io as io result1 = np.arr ...

目录初始化模型参数激活函数模型损失函数训练我们已经在数学上描述了多层感知机,现在让我们尝试自己实现一个多层感知机.为了与我们之前使用softmax回归获得的结果进行比较,我们将继续使用Fa ...

目录 VGG块 VGG网络训练模型与芯片设计中工程师从放置晶体管到逻辑元件再到逻辑块的过程类似,神经网络结构的设计也逐渐变得更加抽象.研究人员开始从单个神经元的角度思考问题,发展到整个层次,现在又 ...

之前用Class类来搭建神经网络 class Neuro_net(torch.nn.Module): """神经网络""" def __in ...

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 ...

目录概述导包设置超参数读取数据可视化展示建立模型训练模型完整代码概述对于 MNIST 手写数据集的具体介绍, 我们在 TensorFlow 中已经详细描述过, 在这里就不多赘述. ...

目录概述导包数据读取数据预处理构建网络模型数据可视化完整代码概述具体的案例描述在此就不多赘述. 同一数据集我们在机器学习里的随机森林模型中已经讨论过. 导包 import numpy ...

目录 1.神经网络训练过程 2.基础概念 2.1数学知识 2.1.1导数 2.1.2 梯度 2.2前向传播和反向传播 3.数据预处理手段 3.1 归一化 (normalization) 3.2 标准 ...

目录一.Mnist 分类任务简介二.Mnist 数据集的读取三. Mnist 分类任务实现四.使用 TensorDataset 和 DataLoader 简化本文参加新星计划人工智能(Pyt ...

目录 PyTorch中实现卷积的重要基础函数 1.nn.Conv2d: 2.nn.MaxPool2d(kernel_size=2) 3.nn.ReLU() 4.x.view() 全部代码 PyTorc ...