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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PyTorch是一个深度学习框架，在实际应用中，我们经常需要分离和输出网络的权重以便于后续分析、调试或部署。在这篇文章中，我将带你一起来看看如何进行“PyTorch输出网络权重”的系列步骤，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、安全加固和部署方案。
首先，我们需要配置环境，以确保我们可以无障碍地运行PyTorch和必要的依赖。在这里，我会以图表形式展示流程和示例代码。
```mermai
导包import torch.nn as nn
import torch输入数据# 时间步为5 批量大小为3 特征维度为10
input = torch.randn(5, 3, 10)创建LSTM# 输入特征维度为10 输出特征维度为20 2层 双向 LSTM
rnn = nn.LSTM(10, 20, 2, bidirectional=True)初始化隐藏状态# h0[0]：第一层正向初始时间步
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2024-07-04 23:04:53
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PyTorch小本本前言：以下内容为本人的拙见，出现理解错误或者描述不当的可以私信我改正?¿什么是神经网络？? 神经网络包括三个layer：输入层、隐藏层、输出层 输入层：用来将数据输入的 隐藏层：处理数据的地方，处理之后再从输出层输出 输出层：输出结果输入层和隐藏层之间的神经元利用两次连接的权重进行数据传输。 在权重矩阵中，利用随机数函数产生随机数给他们初始化 为了求概率值，在隐藏层中通过激活函
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2023-09-25 20:17:07
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分子模拟计算某一过程的自由能被称分子模拟领域的4大难题之一。大概因为自由能的概念比较令人困惑。下面侃侃我的理解，大家拍砖。。 要说自由能，先说它和它兄弟“能量”的差别。做过模拟都知道，一个被模拟的体系，不论是NPT,还是NVT，它有总能量，这就是内能。内能分为动能和势能两项，势能项还能分解成很多子项，键能，非键作用能，等等，一清二楚的；模拟是否平衡，总能量是否守恒，Plot一下总能，一清二楚的。可
文章目录： 文章目录1 模型三要素2 参数初始化3 完整运行代码4 更细致的看参数 1 模型三要素三要素其实很简单必须要继承nn.Module这个类，要让PyTorch知道这个类是一个Module在__init__(self)中设置好需要的组件，比如conv，pooling，Linear，BatchNorm等等最后在forward(self,x)中用定义好的组件进行组装，就像搭积木，把网络结构搭建
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2024-08-07 13:13:12
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【深度学习】：《PyTorch入门到项目实战》第八天：权重衰退（含源码）参考资料：本专栏主要以沐神《动手学深度学习》为学习资料，记录自己的学习笔记，能力有限，如有错误，欢迎大家指正。同时沐神上传了的教学视频和教材，大家可以前往学习。视频：动手学深度学习
教材：动手学深度学习
文章目录【深度学习】：《PyTorch入门到项目实战》第八天：权重衰退（含源码）1.基本概念2.代码实现2.1 生成数据集2
复杂网络 平均权重 HTTP存档报告已发布了它们的年末技术统计信息，该统计信息收集了来自300,000个Web最受欢迎网站的信息。 平均页面重量在一年内膨胀了32％，达到超过1,700Kb（即1.7Mb），现在包括96个单独的HTTP请求。 比2012年惊人的30％增长还要糟糕！ 随着人们寻找礼物的增加，电子商务活动和广告的增加可以解释其中的一些增加。 但是，很少有网站在1月份减肥并在全年中继续
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2024-08-01 12:56:26
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目录计算增益常数初始化均匀分布初始化正态分布初始化Xavier初始化均匀分布（glorot初始化）正态分布Kaiming初始化均匀分布正态分布具体应用一些问答或tips深度学习模型中的权重初始化对模型的训练效果有很大的影响，对预训练模型的研究就是为了在大模型上先训练出较好的权重，然后再放到不同的小任务上微调。对于不加载预训练的模型，仍然可以通过定义模型权重初始化的方式来使得模型获得较好的效果，以下
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2024-06-18 12:58:39
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文章目录1. 方法2. 高维线性回归实验3. 从零开始实现3.1 初始化模型参数3.2 定义
L
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2023-10-24 08:45:46
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# PyTorch 网络权重下载加速指南
## 引言
在深度学习模型的开发和训练过程中，下载预训练模型的权重文件可能会成为一个效率瓶颈，特别是在网络不稳定或者带宽受限的情况下。在这篇文章中，我将带你了解如何实现 PyTorch 网络权重的下载加速，帮助你更高效地进行深度学习开发。
## 流程概述
为了实现网络权重的下载加速，我们可以通过以下步骤进行：
| 步骤 | 描述
# PyTorch：如何修改网络权重值
在深度学习中，网络权重的调整是模型训练和优化过程中至关重要的一环。PyTorch作为一个灵活且强大的深度学习框架，使得用户可以方便地访问和修改网络权重。在本文中，我们将探讨如何在PyTorch中改变网络的权重，并通过示例代码进行演示。
## 什么是网络权重？
在神经网络中，权重是连接不同神经元的参数。它们决定了模型在输入特征上的响应。优化这些权重可以让
原创
2024-10-12 06:03:17
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如何用pytorch选择性加载神经网络的相应层权值前言步骤step1:理解pytorch的权重文件数据存储结构step2:编程实现 前言在什么情况下需要用到这个呢，两种情况，第一种，在用迁移学习训练一个模型的时候，如果预训练模型权重结构和构建的网络结构不完全相同，即存在某个层或者某几层的结构不一样，这个时候并不需要丢掉这个权重，而可以选择性加载结构相同的网络层。第二种，在打算换用深度学习框架的时
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2023-10-27 09:32:16
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前言：关于torch.nntorch.nn包含了大量的函数及类，如nn.Linear(); nn.ReLU()等等，如想了解nn构造块包含了哪些函数，文档可参考：torch.nn.一、通过nn.Module搭建模型方式1：直接继承torch.nn.Modulenn.Module的nn模块提供了模型构造类，你可以通过继承它来搭建你自己的网络层。torch.nn.Module 这个类的内部有多达 48
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2024-06-20 15:34:59
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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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一、前言 在模型训练完成后，我们需要保存模型参数值用于后续的测试过程。由于保存整个模型将耗费大量的存储，故推荐的做法是只保存参数，使用时只需在建好模型的基础上加载。 通常来说，保存的对象包括网络参数值、优化器参数值、epoch值等。本文将简单介绍保存和加载模型参数的方法，同时也给出保存整个模型的方法供大家参考。 二、参数保存 在这里我们使用 torch.save() 函数保存模型参数：
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2024-07-22 17:02:18
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# PyTorch 初始化网络权重指南
在深度学习中，初始化网络的权重是一个重要的步骤。良好的权重初始化可以加速收敛过程，提升模型的性能。本文将详细介绍如何在PyTorch中实现网络的权重初始化。
## 流程概述
以下是初始化网络权重的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 定义神经网络架构 |
| 3
内容本文章带大家如何给自己修改过后的网络，加载预训练权重。很多小伙伴针对某一模型进行修改的时候，在修改模型后想要加载预训练权重，会发现频频报错，其实最主要原因就是权重的shape对应不上。注意：以下方法仅仅针对于在原网络改动不大的情况下加载预训练权重！1、.pt文件----->model：从.pt文件直接加载预训练权重。# 模板
ckpt = torch.load(weights) # 加
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2023-08-10 21:38:18
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背景知识： 高斯分布： f(x)=12π√σexp(−(x−μ)22σ2)使用标准高斯分布对权重和偏向进行初始化问题：会导致学习速度慢根据独立标准高斯分布变量来选择权重和偏置， μ=0 ， σ=1 标准高斯分布概率密度函数曲线:假设神经网络有1000个输入，并使用标准高斯分布初始化了连接第一个隐藏层的权重，现在只看该层的连接权重： 该层神经元的输入 z
Pytorch存储权重以及如何加载关于Pytorch如何使用，必然是官方教程写的好。 文章目录Pytorch存储权重以及如何加载一、Pytorch如何保存权重1.torch.save()2.state_dict()二、Pytorch如何加载权重1.torch.load()和model.load_state_dict()2.仅加载部分模型权重3.torch.load(PATH, map_loacti
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2023-08-08 13:36:08
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