目录准备知识pytorch计算图（前馈+反向）pytorch线性回归（代码实战）构造数据pytorch中的分析构造模型构造损失函数和优化器迭代更新梯度输出与测试 准备知识注：了解计算图的同学可直接跳过。pytorch计算图（前馈+反向）无论在pytorch还是在tensorflow中，都是用计算图来计算前馈和反向传播过程。我们首先来介绍一个简单的计算图： 如上图所示，表示了y’ = w * x的
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2023-10-16 02:29:53
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# PyTorch Loss: Explained with Code Examples
## Introduction
Loss functions play a crucial role in training machine learning models. They measure how well the model is performing by comparing the pr
原创
2023-08-19 07:39:05
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## PyTorch Loss出现NaN的解决方案
在深度学习开发过程中，使用PyTorch时可能会遇到损失函数（loss）出现NaN的问题。这会导致训练失败。本文将教会你如何解决这个问题，从流程入手，逐步分析每一步需要实施的代码。
### 处理流程
以下是处理损失出现NaN问题的流程：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[数据准备]
B
# PyTorch中Loss值为NaN的问题及解决方法
在使用PyTorch进行深度学习模型训练的过程中，经常会遇到损失函数值为NaN的情况，这种情况通常会导致模型无法正常训练。本文将介绍为什么会出现Loss值为NaN的问题，并提供一些解决方法。
## 为什么Loss值会出现NaN
Loss值为NaN通常是由于数值不稳定所导致的。在深度学习模型训练的过程中，由于参数更新过程中的数值计算可能会
原创
2024-06-09 03:36:55
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PyTorch学习笔记7—损失函数、梯度下降1 损失函数(Loss Function)1.1 nn.L1Loss:1.2 nn.NLLLoss:1.3 nn.MSELoss:1.4 nn.CrossEntropyLoss:1.5 nn.BCELoss:2 梯度下降2.1 梯度2.2 梯度下降法直观解释2.3 Mini-batch的梯度下降法2.4 torch.optim2.4.1 torch.o
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2023-12-11 22:22:54
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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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本节主要是关于几种损失函数的学习。损失函数的定义常用的损失函数 一、损失函数的定义损失函数用于描述模型预测值f(x)和真实值y的差距大小。它是一个非负实值函数，通常用L(y,f(x))来表示。损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结果风险函数的重要组成部分。模型的风险结果包括风险项和正则项，通常如下所示： &nbs
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2024-02-29 11:05:51
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# 如何解决PyTorch中Loss出现NaN的问题
在使用PyTorch进行深度学习模型训练时，很多开发者可能会遇到Loss值变为NaN（Not a Number）的情况。NaN的出现可能是由于多种原因导致的。接下来，我将指导你一步一步找到并解决问题。
## 整体流程
我们可以将排查NaN的过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-25 05:45:40
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## 如何实现PyTorch训练时loss为NaN的情况
在深度学习中，模型训练时遇到损失值为NaN的情况时有发生。这通常意味着某些问题出现了，可能是数据的问题，超参数选择不当，或者模型结构设计不合理等。在这篇文章中，我们将逐步讲解如何模拟并理解“PyTorch训练loss为NaN”的情景，帮助你更好地理解和解决这个问题。
### 流程概述
下面是实现过程的一个高层次概述，分为几个主要步骤：
# 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
021-07-23 09:43:04.902503: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Li ...
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2021-07-23 09:51:00
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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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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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# PyTorch训练时Loss为NAN的原因及解决方法
在使用PyTorch进行训练时，有时会遇到Loss为NAN的情况。Loss为NAN意味着损失函数的值变成了无穷大或者非数值，这可能会导致模型无法收敛或者出现其他问题。本文将介绍造成Loss为NAN的原因，并提供一些解决方法。
## 1. 原因分析
造成Loss为NAN的原因通常有以下几种：
### 1.1 学习率过大
学习率过大可能导
原创
2023-08-23 11:48:21
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# PyTorch 中 Loss 为 NaN 的解决办法
在使用 PyTorch 进行深度学习训练时，有时候我们会遇到一种奇怪的现象，那就是模型的损失（loss）值会变为 NaN（Not a Number）。这不仅会阻碍训练过程，还可能导致模型无法收敛。本文将介绍造成损失值为 NaN 的常见原因以及一些解决办法，并通过代码示例帮助大家更好地理解这些解决思路。
## NaN 的常见原因
在训练
Vali Loss: nan Test Loss: nan Training loss is decreasing while validation loss is NaN https://discuss.pytorch.org/t/training-loss-is-decreasing-while
原创
2023-10-31 14:21:02
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1. feature中有nan值有次max_pool2d参数设计错误出现了这种情况可以通过 print（feature.max()） 看feature的最大值2. target length有0值现在pytorch中有自带的ctcloss其用法>>> T = 50 # Input sequence length>>> C = 20 ...
原创
2021-09-07 09:58:31
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在使用 PyTorch 进行深度学习训练时，开启混合精度训练（Mixed Precision Training）可以有效提高计算效率，降低内存使用。然而，有时会出现 `loss` 值变为 `nan` 的情况，这对于模型训练是致命的。在这篇博文中，我将详细记录如何解决“PyTorch开启混合精度后 loss nan”的问题，包括备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、预防措施和监控告警。
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在使用PyTorch进行深度学习训练时，出现`loss nan`（损失值为NaN）的问题是一种常见且令人困扰的现象。这通常意味着在训练过程中发生了数值不稳定，常由学习率过高、数据问题或模型的内部问题引起。本篇博文将围绕如何解决“pytorch 出现 loss nan”的问题进行详细记录。
### 环境配置
首先，确保你的环境已经正确配置以便使用PyTorch。以下是配置步骤：
1. **安装
在使用 PyTorch 进行深度学习模型训练时，常见的问题之一是当学习率设置过高导致损失值（loss）变为 NaN。这通常会影响模型的训练效果和稳定性，进而影响项目的进展。下面是针对这个问题的详细记录，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化和生态扩展。
### 环境准备
为了确保我们能够顺利地使用 PyTorch，我们需要对环境进行准备，安装必要的依赖库。
#### 依赖安装指
