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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# 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
# 如何处理 PyTorch 中的 Loss 值为 NaN 的问题
作为一名初入开发领域的新手，遇到 PyTorch 中 Loss 值为 NaN（不是一个数字）的问题时，可能会让人感到困惑。Loss 值为 NaN 通常意味着在模型训练过程中出现了某种不当情况，比如数据异常、模型设置不当等。本篇文章将通过一个系统的流程来帮助你理解和解决这个问题。
## 流程概述
在解决 Loss 值为 NaN
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
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
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深度学习是一个"黑盒"系统。它通过“end-to-end”的方式来工作，中间过程是不可知的，通过中间特征可视化可以对模型的数据进行一定的解释。最早的特征可视化是通过在模型最后一个conv层的Global average pooling实现，并将分类层设置为单个全连接层。通过Global average pooling的值来确定各个feature map的权重，然后累加到一起实现可视化。后来有衍生出
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2023-11-22 17:34:09
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# 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
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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
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
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原创
2021-09-07 11:30:09
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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
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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
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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
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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2014年提出的 GRU，Gate Recurrent Unit，门控循环单元，是循环神经网络RNN的一种。GRU也是为了解决长期记忆和反向传播中的梯度等问题。我们知道Vanilla RNN 当时间步数较⼤或者时间步较小时，RNN的梯度较容易出现衰减或爆炸。虽然裁剪梯度可以应对梯度爆炸，但⽆法解决梯度衰减的问题。通常由于这个原因，循环神经⽹络在实际中较难捕捉时间序列中时间步距离较⼤的依赖
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2023-10-25 15:33:27
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PyTorch修改模型除了自己构建PyTorch模型外，还有另一种应用场景：我们已经有一个现成的模型，但该模型中的部分结构不符合我们的要求，为了使用模型，我们需要对模型结构进行必要的修改。随着深度学习的发展和PyTorch越来越广泛的使用，有越来越多的开源模型可以供我们使用，很多时候我们也不必从头开始构建模型。因此，掌握如何修改PyTorch模型就显得尤为重要。本节我们就来探索这一问题。经过本节的
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2023-11-16 22:18:17
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请教python里有NaN这个东西吗Python 中表示 Not A Number 使用小写的 nan 可以这样定义一个 nan a = float('nan') 或者 from decimal import Decimal a = Decimal('nan') 最常见的计算有 无穷大 减 无穷大 结果为 nan float('inf') - float('inf') 判断一个数是不是 nan i
前向算法中，需要w参与运算，w是网络中各个连接上的权重，这个值需要在训练中确定，在传统的机器学习方法中，可以通过梯度下降来确定权重的调整。在多层感知机中获得隐藏层的权重是困难的，我们能做的是计算输出层的误差更新参数。虽然无法直接获得隐藏层的权值，但是我们知道在权重变化后相应的输出误差的变化。预测值和真实值之间的差别可以评估输出层的误差，然后根据输出层的误差，计算最后一个隐藏层中的每个神经元对输出层
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2023-11-20 02:50:13
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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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