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
转载
2024-10-30 08:37:58
34阅读
label为[batch_size, num_class]logits为[batch_size, num_class]每个label为比如[0,0,1,0,0,0,1,0,1,0]，就是10类有
原创
2022-07-19 16:32:33
106阅读
因为softmax_cross_entropy_with_logits传入的labels要是one-hot的，labels和logits的shape相同转化方法
原创
2022-07-19 11:47:37
87阅读
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
转载
2023-11-01 23:39:50
300阅读
SQL Server 日志文件是记录所有数据库事务和修改的事务日志文件。用 SQL 术语来说，此日志文件记录对数据库执行的所有INSERT、UPDATE和DELETE查询操作。如果数据库联机或恢复时日志已满，SQL Server 通常会发出 9002 错误。在这种情况下，数据库只能读取而不能更新。此篇文章引用九河云的介绍：为什么SQL日志文件很大SQL 日志文件过大可能有以下几个原因：日志文件没有
1 什么是harborHarbor是一个用于存储和分发Docker镜像的企业级Registry服务器。 镜像的存储harbor使用的是官方的docker registry(v2命名是distribution)服务去完成。 harbor在docker distribution的基础上增加了一些安全、访问控制、管理的功能以满足企业对于镜像仓库的需求。 harbor以docker-compose的规范形
# 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 |
|------------|-
在写这个播放器的时候，遇到了一些内存管理的问题，虽然棘手但是也让我对此有了比较完善的理解，而且很多相关资料并没有跟随FFmpeg的更新，比如缓冲池AVBufferPool的使用。使用ffmpeg版本是3.4AVFrame和AVPacket的内存管理策略对AVFrame:
av_frame_alloc只是给AVFrame分配了内存，它内部的buf还是空的，就相当于造了一个箱子，但箱子里是空的。
av
转载
2024-07-17 07:35:02
231阅读
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
转载
2024-08-13 16:51:55
33阅读
最近阅读了《A Theory on Adam Instability in Large-Scale Machine Learning 》这篇论文。比较全面的阐述了100B以上的大模型预训练中出现loss spike的原因(loss 突然大幅度上涨)，并介绍了一些可能的解决办法。论文写的非常精彩，但整体上有点散和深，我尝试着站在工业立场上把它串一下突刺是什么首先介绍一下什么是loss spike：l
转载
2024-06-21 18:46:07
162阅读
# 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
# 如何实现“docker 存储空间一直增大”
## 一、引言
作为一名经验丰富的开发者，我们知道在使用docker时，存储空间管理是一个很重要的问题。本文将向刚入行的小白介绍如何实现“docker 存储空间一直增大”的方法。首先我们来看整个流程图：
```mermaid
journey
title 整个流程
section 流程图
开始 --> 下载镜像 --
原创
2024-07-04 06:24:47
88阅读
背景在服务器上训练用keras写的Lenet5的CNN分类模型过程中，发现训练一开始训练的loss值、测试的loss值都在不断增大。如下图：（值大到吐血） 于是乎，开始心酸找bug历程（暴哭）解决过程1.通常先查看数据集。图像和标签是否对应。没问题（√） 2.模型结构问题，特别是最后输出时种类个数对不对。没问题（√） 3.权重初始化问题。训练之前模型自动初始化。没问题（√） 4.选择合适的激活函数
转载
2023-12-14 06:54:02
400阅读
# 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
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
转载
2023-08-08 10:45:22
585阅读
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
转载
2024-06-12 08:47:33
303阅读
# 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
###
# 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
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
转载
2023-12-13 20:34:05
643阅读
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
转载
2023-10-28 13:18:36
199阅读
