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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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
# 如何解决 PyTorch 中损失为 NaN 的问题
在机器学习和深度学习的训练过程中，你可能会遇到损失函数值为 NaN（Not a Number）的情况。这往往会导致模型无法正常工作，因此需要解决这一问题。本文将分步讲解如何排查和解决 PyTorch 中损失为 NaN 的情况。
## 整体流程
以下是解决 PyTorch 损失为 NaN 问题的基本流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-25 05:33:17
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机器学习是一门需要不断实验和试错的科学，拥有大量的实战经验几乎比拥有一个好的算法还要重要，没有一个机器学习模型能够对所有的问题有效。
因此，想要学好机器学习一定要有非常多的项目练习作为支撑，从实践中探寻机器学习的技法。
但一个机器学习项目的实施需要实践者拥有
丰富的机器学习理论 并具有
将理论知识实践的能力 ，这让很多机器学习小白望而却步
损失出现NaN可能有三种情况： 计算过程中出现除数为0的情况，这种情况可以进行平滑处理，如果是计算书写错误就相应更改即可； 计算过程中带入空数据，如一个空张量，后续计算会出现NaN，而且这时梯度可能会正常更新，直到多次累积后出现爆炸的情况； 数值精度溢出，如fp16精度不够表示的数值，溢出后就表示为
原创
2022-06-12 00:33:12
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一、Deeplab v11、引言2、亮点3、细节 作用是保证效果不下降的情况下，降低参数和加快速度，否定了fcn的7*7卷积，会成为计算瓶颈。二、Deeplab v21、引言2、亮点3、细节 四个采用不同膨胀系数的膨胀卷积，这样每个分支的感受野大小就是不一样的，从而具备解决多 尺度问题。 使用vgg时才有后面两层全卷积层，使用resnet的话就不用。 把输入图片分别缩放到0.5，0.75，1倍输入
不管何种模型，其损失函数（Loss Function）选择，将影响到训练结果质量，是机器学习模型设计的重要部分。对于判别模型，损失函数是容易定义的，因为输出的目标相对简单。但对于生成模型，损失函数却是不容易定义的。
2014年GoodFellow等人发表了一篇论文“Goodfellow, Ian, et al. Generative adversari
原创
2021-09-07 11:30:09
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# 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
## 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：
文章目录 1. 直接利用torch.Tensor提供的接口 2. 利用PyTorch的numpy/scipy扩展 3. 写一个PyTorch的C扩展 1. 直接利用torch.Tensor提供的接口 因为只是需要自定义loss，而loss可以看做对一个或多个Tensor的混合计算，比如计算一个三元组的Loss(Triplet Loss)，我们只需要如下操作：(假设输入的三个(anchor, pos
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2024-08-14 11:49:12
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在使用 PyTorch 进行深度学习训练时，数值的不稳定性有时会导致出现 `NaN`（Not a Number）值，这对模型的训练来说是一个严重的问题。为了应对这个问题，一种有效的策略是将 `NaN` 值转换为 `0`。在本文中，我们将系统地记录解决“PyTorch如果为NaN变为0”问题的整个过程。
## 背景定位
在我们的业务场景中，数据质量对模型的性能至关重要。尤其是在进行数据预处理和模
# 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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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）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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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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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
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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# PyTorch 中的 NaN 问题及其解决方案
在深度学习中，PyTorch 是一个非常流行的框架，它以其灵活性和易用性而受到广泛欢迎。然而，在训练神经网络的过程中，我们经常会遇到一个棘手的问题——NaN（Not a Number）。NaN 是一个特殊的浮点数，表示不是一个数字。当模型的梯度或权重出现 NaN 时，会导致训练过程失败。本文将介绍 PyTorch 中的 NaN 问题及其解决方案
原创
2024-07-25 10:23:03
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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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