目录卷积介绍卷积核和计算卷积输出特征图可视化nn.Conv2dF.conv2d池化层与采样池化与下采样上采样ReLUBatch NormalizationBN计算nn.BatchNorm1d(in_channels)nn.BatchNorm2d(in_channels)BN的优点经典卷积网络ImageNet图像分类任务LeNet-5 80AlexNet 2012VGG 2014GoogleNet
# 如何实现 "PyTorch 网络输出 NaN"
在使用 PyTorch 进行深度学习模型训练时，有时会遇到网络输出 NaN（Not a Number）的情况。这将导致模型无法正常训练。本文将带你了解如何在 PyTorch 中实现并调试这一现象，以帮助你更好地理解和解决这个问题。以下是你需要遵循的流程：
## 流程概览
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-26 09:00:05
76阅读
一、常见原因方法1一般来说，出现NaN有以下几种情况：相信很多人都遇到过训练一个deep model的过程中，loss突然变成了NaN。在这里对这个问题做一个总结。
1.如果在迭代的100轮以内，出现NaN，一般情况下的原因是因为你的学习率过高，需要降低学习率。可以不断降低学习率直至不出现NaN为止，一般来说低于现有学习率1-10倍即可。
2.如果当前的网络是类似于RNN的循环神经网络的话，出
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2023-11-07 11:05:07
615阅读
训练深度学习网络的过程中出现 loss nan总是让人觉得头疼，本人这次是在pytorch的半精度amp.autocast, amp.GradScaler训练时候出现了loss nan。loss nan 常见的一般几种情况有：lr学习率设置的过大，导致loss nan，调小lr；训练数据中有脏数据，也会导致loss，这个需要自己排查，batch设置为1，遍历所有训练数据遇到nan就打印数据路径再退
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2023-07-09 19:18:51
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问题描述在centerformer（基于det3d）项目中，我增加了一个和图像的融合处理（paint features），在训练过程中经常到第13/14个epoch打印的日志中出现NAN的现象。问题分析根据现象，猜测可能的原因是： 1.数据集中有脏数据 -> 可以通过训练baseline或现有模型resume早期epoch，看能否通过一整个epoch来判定 2.forward过程中已经存在N
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2023-10-18 19:09:56
257阅读
1）任务介绍今天，我们通过PyTorch搭建一个用于处理序列的RNN。当我们以sin值作为输入，其对应的cos作为输出的时候，你会发现，即使输入值sin相同，其输出结果也可以是不同的，这样的话，以前学过的FC, CNN就难以处理，因为你的输出结果不仅仅依赖于输出，而且还依赖于之前的程序结果。所以说，RNN在这里就派上了用场。2）代码实现上代码之前，还是先了解一下RNN的参数吧：torch.nn.R
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2023-09-01 20:37:57
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写在前面有时候需要将模型的结构输出出来，有三种函数可被使用，分别是nn.Module.modules()、nn.Module.children()、nn.Module.parameters()，包括其对应的nn.Module.named_modules()、nn.Module.named_children()、nn.Module.named_parameters()，加了named就是能够将层或者
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2023-08-04 13:35:51
248阅读
作者 | 锦恢一、网络结构的可视化我们训练神经网络时，除了随着step或者epoch观察损失函数的走势，从而建立对目前网络优化的基本认知外，也可以通过一些额外的可视化库来可视化我们的神经网络结构图。这将更加地高效地向读者展现目前的网络结构。为了可视化神经网络，我们先建立一个简单的卷积层神经网络：import torch
import torch.nn as nn
class ConvNet
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2024-03-11 21:14:39
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# 如何在 PyTorch 模型中处理 NaN 输出
在深度学习的实践中，训练模型时有时候会遇到输出为 NaN（Not a Number）的情况。这可能会导致训练过程中的异常以及结果的不可靠性。本文将为刚入行的小白详细讲解如何在 PyTorch 中处理 NaN 输出，帮助大家理解步骤和代码普遍。
## 流程概览
下面是处理 PyTorch 模型输出 NaN 的基本流程：
| 步骤 | 描述
# PyTorch GRU输出NaN的原因及解决方法
在使用PyTorch进行深度学习模型的构建时，GRU（Gated Recurrent Unit）是一种非常常用的循环神经网络（RNN）变体。然而，在实际应用中，运行GRU模型时可能会遇到输出为NaN（Not a Number）的情况。本文将探讨造成GRU输出NaN的原因及其解决方案，并提供相关代码示例。
## GRU简介
GRU是一种用于
1、官方数据中的NLLLoss前提：输出层的激活函数为softmax（存在问题） 分类问题可以使用MSE作为损失函数，但Pytorch官方提供了一种NLL（negative log likelihood）损失函数： &nbs
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2024-09-25 23:07:01
36阅读
常见原因-1一般来说，出现NaN有以下几种情况： 相信很多人都遇到过训练一个deep model的过程中，loss突然变成了NaN。在这里对这个问题做一个总结：1.如果在迭代的100轮以内，出现NaN，一般情况下的原因是因为你的学习率过高，需要降低学习率。可以不断降低学习率直至不出现NaN为止，一般来说低于现有学习率1-10倍即可。
2.如果当前的网络是类似于RNN的循环神经网络的话，出现NaN
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2023-11-03 13:28:13
347阅读
原创
2021-09-07 11:30:09
1954阅读
题目因此我们先分析一下题目的坑点。1：题目的图分为输入层，输出层，以及中间层。我们怎么判断呢？？？可以判断每个点的入度及出度。如果一个点的入度为零则它是输入层，出度为零则是输出层。其余情况便是中间层。因为根据原题所描述的公式中的 #include<iostream>
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
queu
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2023-11-23 14:22:06
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# 用PyTorch进行模型训练时遇到的NaN问题
在深度学习中，使用PyTorch等框架进行模型训练时，我们常常遇到输出为NaN（Not a Number）的情况。这种情况通常会导致训练失败，影响模型性能。事实上，子模块的输出可能并不会出现NaN，而整个模型输出却是NaN，这样的现象引发了很多研究者和开发者的关注。本文将探讨NaN的产生原因、调试方法，并给出相关的代码示例。
## NaN的产
原创
2024-09-25 07:00:45
109阅读
1. 神经网络的基本概念神经网络的分层：神经网络由输入层、隐藏层、输出层组成。神经元之间的连接：层与层之间有神经元连接、而层内之间没有神经元连接。连接的神经元都有对应的权重。输入层：负责接收输入的数据。输出层：从这层获取神经网络输出数据。隐藏层：输入层与输出层之间的是隐藏层。隐藏层可以有多层。 2. 激活函数 激活函数可以使神经网络逼近任意非线性函数，使
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2022-07-11 23:41:00
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按先后顺序：Dispatcher 阶段。根据Tensor 的Sparse情况 和 DispatchKeySet 选择 计算入口函数。分流走 Sparse或 非CPU/GPU设备的计算函数。DispatchStub 阶段。根据Tensor 所处Device 选择 实际计算函数Dispatch 数据类型阶段。根据 Tensor 的Data
在当今时代，机器在理解和识别图像中的特征和目标方面已经成功实现了99％的精度。我们每天都会看到这种情况-智能手机可以识别相机中的面部；使用Google图片搜索特定照片的能力；从条形码或书籍中扫描文本。借助卷积神经网络（CNN），这一切都是可能的，卷积神经网络是一种特定类型的神经网络，也称为卷积网络。如果您是一名深度学习爱好者，那么您可能已经听说过卷积神经网络，也许您甚至自己开发了一些图像分类器。像
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2024-05-17 09:53:04
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关于nn.Module在PyTorch中nn.Module类是用于定义网络中前向结构的父类，当要定义自己的网络结构时就要继承这个类。现有的那些类式接口（如nn.Linear、nn.BatchNorm2d、nn.Conv2d等）也是继承这个类的，nn.Module类可以嵌套若干nn.Module的对象，来形成网络结构的嵌套组合。以下说明使用这个类的一些好处和基本方式。1 嵌套现有的类在torch.n
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2023-09-17 00:03:01
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# PyTorch线性层输出NaN的原因及解决方法
在深度学习的研究和应用中，PyTorch作为一种流行的深度学习框架，能够方便高效地构建和训练神经网络。然而，在使用PyTorch时，有些初学者或开发者可能会遇到线性层输出NaN（Not a Number）的情况。这不仅影响模型的训练效果，还可能导致模型无法收敛，增加了调试的难度。本文旨在探讨PyTorch线性层输出NaN的原因，并提供相应的解决
原创
2024-09-06 03:25:12
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