pytorch loss负数 / 张生荣

解决pytorch 交叉熵损失输出为负数的问题

网络训练中,loss曲线非常奇怪交叉熵怎么会有负数. 经过排查,交叉熵不是有个负对数吗,当网络输出的概率是0-1时,正数.可当网络输出大于1的数,就有可能变成负数. 所以加上一行就行了 out1 = ...

今天在使用pytorch进行训练,在运行 loss.backward() 误差反向传播时出错 : RuntimeError: grad can be implicitly created only f ...

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: ...

损失函数通过torch.nn包实现, 1 基本用法 criterion = LossCriterion() #构造函数有自己的参数 loss = criterion(x, y) #调用标准时也有参数 ...

相比于2018年,在ICLR2019提交论文中,提及不同框架的论文数量发生了极大变化,网友发现,提及tensorflow的论文数量从2018年的228篇略微提升到了266篇,keras从42提升到56 ...

这几天关于accuracy和loss的计算有一些疑惑,原来是自己还没有弄清楚. 给出实例 def train(train_loader, model, criteon, optimizer, epoc ...

我就废话不多说了,直接上代码吧! import torch import torch.nn.functional as F import numpy as np from torch.autograd ...

我用的是Anaconda3 ,用spyder编写pytorch的代码,在Anaconda3中新建了一个pytorch的虚拟环境(虚拟环境的名字就叫pytorch). 以下内容仅供参考哦~~ 1.首先打 ...

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 ...

如何对loss进行mask pytorch官方教程中有一个Chatbot教程,就是利用seq2seq和注意力机制实现的,感觉和机器翻译没什么不同啊,如果对话中一句话有下一句,那么就把这一对句子加入模型 ...

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 ...

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 ...

Pytorch的backward()函数假若有多个loss函数,如何进行反向传播和更新呢? x = torch.tensor(2.0, requires_grad=True) y = x**2 z ...

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 ...

先附上官方文档说明:https://pytorch.org/docs/stable/nn.functional.html torch.nn.functional.kl_div(input, targe ...

目录 1.交叉熵损失函数的推导 2. 交叉熵损失函数的直观理解 3. 交叉熵损失函数的其它形式 4.总结说起交叉熵损失函数「Cross Entropy Loss」,脑海中立马浮现出它的公式: 我们已 ...

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 ...

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 ...