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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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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# 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命令行打印模型结构的两种方法及对比当我们使用pytorch进行模型训练或测试时，有时候希望能知道模型每一层分别是什么，具有怎样的参数。此时我们可以将模型打印出来，输出每一层的名字、类型、参数等。 常用的命令行打印模型结构的方法有两种：一是直接print 二是使用torchsummary库的summary但是二者在输出上有着一些区别。首先说结论：1. print输出结果是每一层的名字、
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2023-09-03 21:56:36
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判断矩阵是否全是nan，可以通过以下步骤来实现：
步骤 | 代码 | 功能
---- | ---- | ----
1 | `import torch` | 导入PyTorch库
2 | `import numpy as np` | 导入NumPy库
3 | `matrix = torch.tensor([[np.nan, 1, 2], [3, np.nan, 5], [6,
原创
2023-12-12 03:35:26
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接触pytorch很久了，也自认为对 backward 方法有一定了解，但看了这篇总结之后觉得自己先前真是所知甚少，下面就把这篇对backward方法的深刻总结分享给大家！关于backward()的一些理解1. requires_grad 的含义及标志位说明requires_gard 是Tensor变量的一个属性，一般默认为False。另外，0.4.0版本的 Pytorch 将 Variable
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2024-06-20 04:17:37
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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
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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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# 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
# 使用PyTorch处理图像输出NaN问题的解决方案
在深度学习领域，使用PyTorch处理图像数据是一个常见的任务。然而，在模型训练过程中，输出NaN（Not a Number）值可能会导致训练失败。本文将探讨这一问题的原因，并提供解决方案与代码示例。
## 问题分析
NaN值通常出现在以下几种情况下：
1. **数据预处理不当**：输入数据可能包含无效值（如负数、无穷大等）。
2.
原创
2024-08-27 04:25:37
91阅读
# 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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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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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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在机器学习和深度学习的领域，使用PyTorch进行模型训练时，遇到NaN（Not a Number）值的情况是比较常见的。这种情况不仅可能影响模型的训练结果，还可能导致程序崩溃。因此，掌握如何处理和输出NaN值对于每个深度学习从业者来说都是非常重要的。在本文中，我们将探讨如何在PyTorch中识别和输出NaN值，包括详细的代码示例和逻辑解释。
## 1. NaN的成因
NaN值通常是由以下几种
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
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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
1.背景介绍在深度学习领域，模型可视化是一个重要的研究方向，它可以帮助我们更好地理解模型的结构、特征和性能。PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了一系列的可视化工具来帮助我们更好地理解模型。在本文中，我们将深入了解PyTorch的模型可视化，包括其核心概念、算法原理、最佳实践、应用场景和工具推荐。1. 背景介绍模型可视化是一种将模型的信息以图形、表格或其他可视化方式呈现的方法。在深度学习
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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