Pytorch基础模型组件目标知道Pytorch中Module的使用方法知道Pytorch中优化器类的使用方法知道Pytorch中常见的损失函数的使用方法知道如何在GPU上运行代码能够说出常见的优化器及其原理1. Pytorch完成模型常用API在前一部分，我们自己实现了通过torch的相关方法完成反向传播和参数更新，在pytorch中预设了一些更加灵活简单的对象，让我们来构造模型、定义损失，优化
训练集loss不下降训练集的loss在训练过程中迟迟不下降，一般是由这几个方面导致的，这一点在我之前的文章《深度学习：欠拟合问题的几种解决方案》中基本都涉及到了，详细内容可以查看原文，本文中，将这些内容面再做一个扩充。1.模型结构和特征工程存在问题如果一个模型的结构有问题，那么它就很难训练，通常，自己“自主研发”设计的网络结构可能很难适应实际问题，通过参考别人已经设计好并实现和测试过的结构，以及特
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2023-11-01 23:39:50
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这几天被一个问题卡了2天在神经网络中加入了多头自注意力机制，训练有一定的效果，把模型保存下来之后，换了个loss继续训练做finetuning，然后就出现了这样的问题：已经训练好的模型的loss在1左右，然后做Finetuing的时候，按理说加载了预训练模型，第一个Epoch的loss应该也在1左右（对同一个数据集），结果训练的时候第一个Epoch的loss飙升，升到了30多，这让我十分困惑，因为
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2024-08-13 16:51:55
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# 理解“PyTorch Loss 一直不变”的问题及解决方案
在使用PyTorch进行深度学习模型训练时，出现“loss一直不变”的情况是一个常见的问题。这可能意味着模型未能有效学习，导致效果不佳。本文将帮助你了解这个问题的原因以及如何解决它。我们将按如下流程进行：
| 步骤 | 描述 |
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最近在使用LSTM做基于THUCNews数据集的文本分类。之前用LSTM模型做10种新闻种类的分类时可以正常收敛，说明应该不是写错代码的原因，但是当我把新闻种类扩大到14种类别时，却出现了loss不下降的情况： 因为不知道是什么原因，所以希望能探究一下。一、改变权重初始化方案之前是让LSTM默认初始化，现在采用RNN常用的正交初始化，据说可以缓解梯度消失和梯度爆炸问题。方法：在初始化代码中加入：n
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2023-08-08 10:45:22
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当我们训练一个神经网络模型的时候，我们经常会遇到这样的一个头疼的问题，那就是，神经网络模型的loss值不下降，以致我们无法训练，或者无法得到一个效果较好的模型。导致训练时loss不下降的原因有很多，而且，更普遍的来说，loss不下降一般分为三种，即：训练集上loss不下降，验证集上loss不下降，和测试集上loss不下降。这里，首先默认各位都能理解过拟合和欠拟合的概念。训练集loss不下降训练集的
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2024-08-24 11:49:13
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# 理解 PyTorch 中损失值一直等于 1 的问题
初学者在使用 PyTorch 进行深度学习时，可能会遇到损失值一直保持在某个固定值（如 1）的情况。这通常表明模型没有有效地学习。为了帮助你理解并解决这个问题，我们将介绍一下整个流程，并逐步解释每个步骤的代码。
## 解决步骤流程
以下是处理此问题的大致步骤：
| 步骤 | 描述
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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TensorFlow 2.0中有多处更改，以使TensorFlow用户使用更高效。TensorFlow 2.0删除冗余 APIs,使API更加一致(统一 RNNs,统一优化器),并通过Eager execution模式更好地与Python运行时集成许多RFCs已经解释了TensorFlow 2.0所带来的变化。本指南介绍了TensorFlow 2.0应该是什么样的开发，假设您对Tenso
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2024-10-30 08:37:58
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当我们训练一个神经网络模型的时候，我们经常会遇到这样的一个头疼的问题，那就是，神经网络模型的loss值不下降，以致我们无法训练，或者无法得到一个效果较好的模型。导致训练时loss不下降的原因有很多，而且，更普遍的来说，loss不下降一般分为三种，即：训练集上loss不下降，验证集上loss不下降，和测试集上loss不下降。这里，首先默认各位都能理解过拟合和
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2023-10-11 17:17:39
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# 如何解决Python中Loss始终为1的问题
在深度学习模型训练中，Loss值是一个重要指标，它反映了模型在训练集上的学习效率。如果发现Loss一直保持在1，说明模型可能存在一些问题。下面将以步骤的形式，指导你如何解决这个问题。
## 流程概述
| 步骤 | 任务描述 | 代码示例
“A little learning is a dangerous thing; drink deep or taste not Pierian Spring” (Alexander Pope)在昨天的文章中，我们已经构建了一个非常简单和“幼稚”的神经网络，它不知道将输入映射到输出的函数。为了使网络更加智能化，我们将以“真实数据”为例对网络进行训练，然后调整网络参数(权重和偏差)。简而言
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2024-09-11 16:03:51
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# 深度学习：Loss 一直不下降的原因及解决方案
在深度学习的训练过程中，模型的损失（loss）是衡量模型表现的重要标准。理想情况下，随着训练的进行，损失应该逐渐降低。然而，有时我们会发现，损失在训练的某个阶段停滞不前，甚至开始上升。这种现象可能是由于多种原因造成的。本文将探讨可能导致损失不下降的原因，并提供一些解决方案，同时给出示例代码。
## 1. 导致Loss不下降的常见原因
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# 深度学习模型 Loss 一直不变的原因及解决方案
深度学习已经成为机器学习领域的重要分支，然而在实际应用中，我们常常面临各种各样的问题。其中一个常见的情况是，模型训练过程中的损失函数（Loss）一直不变。这种情况不仅让人感到困惑，同时也影响了模型的最终效果。本文将探讨造成这种现象的原因，并提供相应的解决方案。
## 什么是损失函数？
损失函数是用于衡量模型预测值与真实值之间差异的指标。在
在进行深度学习训练时，我遇到了一个棘手的问题——PyTorch DDP（Distributed Data Parallel）一直不动。这让我倍感沮丧，最终决定整理一下这个问题的解决过程，以帮助今后可能面临相同障碍的朋友们。接下来，我将详细阐述环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、故障排查和迁移指南。
### 环境预检
在开始之前，我首先确认了系统的要求和硬件配置，确保我们有一个合适的环境来运
上一节课，讲解了MNIST图像分类的一个小实战，现在我们继续深入学习一下pytorch的一些有的没的的小知识来作为只是储备。参考目录：1 pytorch数据结构1.1 默认整数与浮点数1.2 dtype修改变量类型1.3 变量类型有哪些1.4 数据类型转换2 torch vs numpy2.1 两者转换2.2 两者区别3 张量3.1 张量修改尺寸3.2 张量内存存储结构3.3 存储区3.4 头信息
在机器学习中，我们使用 loss/cost 表示当前模型与理想模型的差距。训练的目的，就是不断缩小 loss/cost。
简单直接的classification error 很难精确描述模型与理想模型之间的距离。需要建立别的更有效的loss函数。
基础可参考：深度学习常用损失函数总览：基本形式、原理、特点 (qq.com)pytorch中常用的方法如下：每个损失函数的构造函数都会有自己的参数
cr
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2023-12-13 20:34:05
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基于深度学习的人脸识别发展，从deepid开始，到今年（或者说去年），已经基本趋于成熟。凡是基于识别的，总是离不开三个东西：数据，网络，以及loss。数据方面，目前的公开数据集中有主打类别数的MS_celeb_1M，有主打各种姿态角与年龄的VggFace2；也有一些主打高质量的数据集，像WebFace，guo yandong的MS-20K。除了公开数据集之外，图片生成领域也有不错的成果，例如基于三
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2023-10-28 13:18:36
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文章目录0.General Guide训练集上的loss太大怎么办？测试集上的loss太大怎么办？1.局部最小值与鞍点2.批次(batch)与动量(momentum)3.自动调整学习率(Adaptive Learning Rate)4.loss也可能有影响5.批次标准化(Batch Normalization) 主要是一些训练的tips，从训练集和测试集出发。 0.General Guide模
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2024-06-12 08:47:33
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# PyTorch安装时出现"collecting"问题的解决方案
在使用PyTorch进行深度学习开发时，很多小伙伴会遇到安装时显示“collecting”的问题。这通常意味着系统在尝试下载和安装所需的依赖库，但进程非常缓慢，甚至可能卡住。这篇文章将为你提供一些基础的知识，帮助你快速解决这个问题，并给出示例代码来演示如何顺利安装PyTorch。
## PyTorch简介
PyTorch是一
原创
2024-10-17 12:28:13
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