最近训练自己的Landmark检测网络的时候，遇到的loss无法下降的问题，现在记录如下，一方面给自己留个记录，另一方面希望能够给大家一些参考。 主要就是使用的王井东老师团队的HRNet来跑我们自己做的数据集，不得不说HRNet的Pytorch训练流程对我们来说真的特别友好，有很多细节上的优化，一旦上手之后改很多东西都很方便。之前我已经在数据集上进行了验证，然后需要添加我们自己设计的模块
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2024-01-27 10:55:17
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本篇文章主要是对深度学习中运用多GPU进行训练的一些基本的知识点进行的一个梳理 文章中的内容都是经过认真地分析，并且尽量做到有所考证 抛砖引玉，希望可以给大家有更多的启发，并能有所收获介绍大多数时候，梯度下降算法的训练需要较大的Batch Size才能获得良好性能。而当我们选择比较大型的网络时候，由于GPU资源有限，我们往往要减少样本数据的Batch Size。 当GPU无法存储足够的训练样本时，
# 解决多卡训练loss同步的方案
在使用PyTorch进行多卡训练时，由于每个GPU上的计算是并行的，导致在计算loss时可能会出现不同GPU上的loss值不一致的情况。为了解决这个问题，我们可以使用PyTorch提供的`torch.distributed`包中的`all_reduce`函数来同步所有GPU上的loss值，以保证在更新模型参数时的一致性。
## 方案实现
### 环境设置
原创
2024-07-07 04:33:29
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先来介绍几个比较重要的函数1. torch.nn.CrossEntropyLoss()函数交叉熵损失函数，在pytorch中若模型使用CrossEntropyLoss这个loss函数，则不应该在最后一层再使用softmax进行激活，因为CrossEntropyLoss函数包括了softmax和计算交叉熵两个过程。分析实例：https://www.jianshu.com/p/e184663e2f8a
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2024-05-29 19:28:59
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一、训练背景模型采用简单的四层linear以及Relu、Sigmoid，实现二分类问题loss采用的是交叉熵和Focal loss(测试Focal loss性能)优化方式采用的是Adam+StepLR二、LOSS不变的原因1. 背景：训练集和测试集的loss都不变了或者训练集的loss完全不变(是严格的不变了)2.loss不变的处理办法1. 首先参考网上的策略-1. 数据本身的问题：可以尝试使用其
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2023-11-18 15:21:20
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当我们训练一个神经网络模型的时候，我们经常会遇到这样的一个头疼的问题，那就是，神经网络模型的loss值不下降，以致我们无法训练，或者无法得到一个效果较好的模型。导致训练时loss不下降的原因有很多，而且，更普遍的来说，loss不下降一般分为三种，即：训练集上loss不下降，验证集上loss不下降，和测试集上loss不下降。这里，首先默认各位都能理解过拟合和欠拟合的概念。训练集loss不下降 训练集
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2023-09-26 15:08:14
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小结本节学习了一些进阶训练方法在PyTorch中的实现,包含自定义损失函数,动态调整学习率,以及模型微调的实现,半精度训练的实现.其中,损失函数常以类的方式进行自定义;可以调用官方Scheduler或是自定义的方式实现动态学习率;模型微调则需先读取含参数的预训练模型,然后锁定参数,随后更改输出层,来实现微调训练;半精度训练主要通过autocast配置. 目录前情回顾小结1 自定义损失函数1.1 以
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2023-11-03 15:55:30
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文章目录1. 损失函数总览2. 回归损失函数3. 分类损失函数3.1 [交叉熵](https://charlesliuyx.github.io/2017/09/11/什么是信息熵、交叉熵和相对熵/ "【直观详解】信息熵、交叉熵和相对熵")3.2 分类损失函数3.3 总结 文章目录1. 损失函数总览2. 回归损失函数3. 分类损失函数3.1 [交叉熵](https://charlesliuyx.
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2023-08-09 00:55:43
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在PyTorch中进行二分类，有三种主要的全连接层，激活函数和loss function组合的方法，分别是：torch.nn.Linear+torch.sigmoid+torch.nn.BCELoss，torch.nn.Linear+BCEWithLogitsLoss，和torch.nn.Linear（输出维度为2）+torch.nn.CrossEntropyLoss，BCEWithLogitsL
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2023-10-07 19:48:40
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# 使用 PyTorch 实现多损失函数计算
作为一名开发者，我们在训练深度学习模型时，可能会遇到需要同时优化多个目标的情况。这时，我们需要使用多个损失函数（loss functions）来进行训练。本文将详细介绍如何在 PyTorch 中实现多损失函数的计算，同时提供必要的代码示例，帮助初学者理解这个过程。
## 1. 整体流程
在实现多损失函数的过程中，我们需要遵循以下步骤：
| 步骤
# 在 PyTorch 中使用多损失函数进行模型训练
深度学习中的模型训练过程通常需要选择合适的损失函数来引导模型学习。对于某些复杂任务，单一的损失函数可能无法充分表达模型优化的目标。这时候，我们可以考虑同时使用多个损失函数。本文将介绍如何在 PyTorch 框架中使用多损失函数，并提供相应的代码示例，以及简单的状态图帮助理解整个流程。
## 为什么使用多个损失函数
使用多个损失函数的原因主
Pytorch中的学习率调整有两种方式：手动调整optimizer中的lr参数利用lr_scheduler()提供的几种衰减函数 Pytorch中的学习率调整方法一. 手动调整optimizer中的lr参数二. 利用lr_scheduler()提供的几种调整函数2.1 LambdaLR(自定义函数)2.2 StepLR(固定步长衰减)2.3 MultiStepLR(多步长衰减)2.4 Expone
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2023-11-08 20:30:13
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在上一篇文章 中，我们自己手动实现了对于softmax操作和交叉熵的计算，可其实这些在Pytorch框架中已经被实现了，我们直接拿来使用即可。但是，为了能够对这些内容有着更深刻的理解，通常我们都会自己手动实现一次，然后在今后的使用中就可以直接拿现成的来用了。在接下来这篇文章中，笔者将首先介绍如何调用Pytorch中的交叉熵损失函数，然后再同时借助nn.Linear()来实现一个简洁版的
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2023-11-25 12:27:11
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NMT(Neural Machine Translation)基于神经网络的机器翻译模型效果越来越好，还记得大学时代Google翻译效果还是差强人意，近些年来使用NMT后已基本能满足非特殊需求了。目前NMT的主流模型是采用Seq2Seq + Attention架构，本文基于PyTorch实现一个小型的英文到中文的翻译系统。1、数据集训练数据为14K左右的中英平行语料，及dev、test数据集。已经
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2023-11-24 00:27:41
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PyTorch模型训练1. 自定义损失函数PyTorch在torch.nn模块为我们提供了许多常用的损失函数，比如：MSELoss，L1Loss，BCELoss… 但是随着深度学习的发展，出现了越来越多的非官方提供的Loss，比如DiceLoss，HuberLoss，SobolevLoss… 这些Loss Function专门针对一些非通用的模型，PyTorch不能将他们全部添加到库中去，因此这些
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2023-09-27 16:46:17
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# 使用 PyTorch 打印训练 Loss 的指南
在深度学习模型的训练过程中，监控训练损失（loss）是评估模型性能的重要步骤。打印训练损失可以帮助开发者判断模型是否有效收敛，以及在调试过程中排查问题。本文将向您介绍如何在 PyTorch 中实现这一目标。
## 训练流程概述
我们将使用以下步骤来实现打印训练损失的功能：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
数据集这个数据是来自Kaggle上的一个验证码识别例子，作者采用的是迁移学习，基于ResNet18做到的训练。https://www.kaggle.com/anjalichoudhary12/captcha-with-pytorch这个数据集总计有1070张验证码图像，我把其中的1040张用作训练，30张作为测试，使用pytorch自定义了一个数据集类，代码如下：1import torch
2i
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2024-04-02 22:48:49
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工程的完整链接可以参考Github链接。Pytorch以其动态图的调用方式，深得许多科研人员的喜爱，是许多人进行科研研究、算法预研的不二之选。本文我们跟大家讨论一下，如何使用Pytorch来进行嵌入式的算法部署。这里我们采用的离线训练框架为Pytorch，嵌入式端的推理框架为阿里巴巴近期开源的高性能推理框架MNN。下面我们将结合MNIST这个简单的分类任务来跟大家一步一步的完成嵌入式
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2024-08-14 11:48:48
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caffe总结（八）训练集loss不下降1.模型结构和特征工程存在问题2.权重初始化方案有问题3.正则化过度4.选择合适的激活函数、损失函数5.选择合适的优化器和学习速率6.训练时间不足7.模型训练遇到瓶颈8.batch size过大9.数据集未打乱10.数据集有问题11.未进行归一化12.特征工程中对数据特征的选取有问题验证集loss不下降1.适当的正则化和降维2.适当降低模型的规模3.获取更
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2023-12-11 16:23:59
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在Pytorch下，由于反向传播设置错误导致 loss不下降的原因及解决方案本人研究生渣渣一枚，第一次写博客，请各路大神多多包含。刚刚接触深度学习一段时间，一直在研究计算机视觉方面，现在也在尝试实现自己的idea，从中也遇见了一些问题，这次就专门写一下，自己由于在反向传播（backward）过程中参数没有设置好，而导致的loss不下降的原因。对于多个网络交替【描述】简单描述一下我的网络结构，我的网
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2023-08-10 20:55:01
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