下面是我搜集的实践汇总，希望有助于你提早发现问题。 数据集问题 尝试使用小数据集过拟合你的模型 一般来说神经网络应该在数百次迭代中过拟合你的数据。如果你的损失值不下降，那问题存在于更深层次。...使用均值中心化（mean centering） 这将会从你的网络中移除噪音数据，提升训练性能，同时某些情况下有助于解决 NaN 问题。但是记住，如果你有时序数据，那么你应该使用批而不是全局中心化。...权重初始化 如果你错误设置权重，由于零梯度，或者所有神经元的类似更新等，你的网络将变得无法训练。同样你也应该记住权重与学习率是成对的，因此高学习率和大权重可以导致 NaN 问题。...在一些情况中是这样，或者你可以使用调整技术节约训练时间。主要的想法是绝大多数网络容量对于不同问题是相同的。...这就是为什么我们使用零均值的输入数据。 3. Dead ReLUs 标准的 ReLU 函数也不完美。对于负数 ReLU 给出零的问题意味着它们将不会被激活，因此你的神经元的某些部分将会死掉并永不再用。
之前在TensorFlow中实现不同的神经网络，作为新手，发现经常会出现计算的loss中，出现Nan值的情况，总的来说，TensorFlow中出现Nan值的情况有两种，一种是在loss中计算后得到了Nan...值，另一种是在更新网络权重等等数据的时候出现了Nan值，本文接下来，首先解决计算loss中得到Nan值的问题，随后介绍更新网络时，出现Nan值的情况。...不过需要注意的是，在TensorFlow中，tf.nn.sigmoid函数，在输出的参数非常大，或者非常小的情况下，会给出边界值1或者0的输出，这就意味着，改造神经网络的过程，并不只是最后一层输出层的激活函数...更新网络时出现Nan值更新网络中出现Nan值很难发现，但是一般调试程序的时候，会用summary去观测权重等网络中的值的更新，因而，此时出现Nan值的话，会报错类似如下：InvalidArgumentError...最近用Tensorflow训练网络，在增加层数和节点之后，出现loss = NAN的情况，在网上搜寻了很多答案，最终解决了问题，在这里汇总一下。
数据预处理错误：InvalidArgumentError in TensorFlow数据管道 ⚠️ 摘要 大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。...在使用TensorFlow进行深度学习模型训练时，数据预处理错误是常见问题之一，尤其是InvalidArgumentError。这类错误通常发生在数据管道处理中，严重影响模型训练过程的顺利进行。...然而，在使用TensorFlow构建数据管道时，常常会遇到InvalidArgumentError。这类错误通常由数据格式不匹配、数据类型不一致或数据缺失引起。...InvalidArgumentError是TensorFlow在数据预处理或模型训练过程中抛出的常见错误之一。它通常表示输入的数据不符合预期格式或类型，导致TensorFlow无法正常处理这些数据。...希望本文对大家有所帮助，在实际应用中能更好地处理数据预处理问题，提高模型训练的效率和效果。
之前在TensorFlow中实现不同的神经网络，作为新手，发现经常会出现计算的loss中，出现Nan值的情况，总的来说，TensorFlow中出现Nan值的情况有两种，一种是在loss中计算后得到了Nan...值，另一种是在更新网络权重等等数据的时候出现了Nan值，本文接下来，首先解决计算loss中得到Nan值的问题，随后介绍更新网络时，出现Nan值的情况。...，1e-8，这样就不会出现Nan值了，StackOverflow上也给出了相同的解决方案。...不过需要注意的是，在TensorFlow中，tf.nn.sigmoid函数，在输出的参数非常大，或者非常小的情况下，会给出边界值1或者0的输出，这就意味着，改造神经网络的过程，并不只是最后一层输出层的激活函数...02 更新网络时出现Nan值 更新网络中出现Nan值很难发现，但是一般调试程序的时候，会用summary去观测权重等网络中的值的更新，因而，此时出现Nan值的话，会报错类似如下： InvalidArgumentError
如何使用回调 首先定义回调 在调用 model.fit() 时传递回调 # Stop training if NaN is encountered NanStop = TerminateOnNaN()...Lambda回调 此回调用于在训练过程中的特定时间调用某些 lambda 函数。...时，此回调将停止训练过程 tf.keras.callbacks.TerminateOnNaN() Tensorboard Tensorboard 允许我们显示有关训练过程的信息，如指标、训练图、激活函数直方图和其他梯度分布...1, write_graph=True) log_dir：保存文件的目录 histogram_freq：计算直方图和梯度图的时期频率 write_graph：我们是否需要在Tensorboard中显示和可视化图形...在 init 方法中，我们读取计算分数所需的数据。然后在每个 epoch 结束时，我们在 on_epoch_end 函数中计算指标。
此方法将提供的摘要封装在事件协议缓冲区中，并将其添加到事件文件中。你可以使用tf.Session.run或tf.张量来传递计算任何总结op的结果。对这个函数求eval。...tf.summary.histogram( name, values, collections=None, family=None)添加直方图摘要使您能够可视化数据在TensorBoard...您可以在这里看到关于TensorBoard直方图仪表板的详细说明。生成的摘要有一个摘要值，其中包含值的直方图。如果任何值不是有限的，该op将报告InvalidArgument错误。...也将作为一个系列名称在TensorBoard。values: 一个实数张量。任何形状。用于构建直方图的值。collections: 可选的图形集合键列表。...tf.summary.text( name, tensor, collections=None)通过这个插件总结的文本数据将在TensorBoard的文本仪表板中可见。
必须可视化 如果用TensorFlow，那就必须用Tensorboard。否则，请为你的框架找到别的可视化工具，或者自己写一个。因为这有助于你在训练早期阶段发现问题。...以及你要知道权重和学习率互相结合，大学习率和大权重可能导致NaN问题。 对于小型网络，在1e-2~1e-3附近使用一些高斯分布初始化器就够了。...此外这个问题也可能出现在非常深或者循环网络中，例如对于一个150层的网络，所有的激活函数都给定为0.9，那么0.9¹⁵⁰ = 0,000000137。正如我上面提到的，批量归一化有助于解决这个问题。...2、非零中心激活函数 Sigmoid、ReLU都不是以零为中心的激活函数。这意味着在训练期间，所有的梯度都将是正（或者负）的，这会导致学习过程中出现问题。这也是为什么我们使用零中心化的输入数据。...对于负数，ReLU会给出0，这意味着函数没有激活。换句话说，神经元有一部分从未被使用过。发生这种情况的原因，主要是使用了大学习率以及错误的权重初始化。
中的 TF 估计器 API R 中的 Keras API R 中的 TensorBoard R 中的tfruns包 在 R 中安装 TensorFlow 和 Keras 包 要在 R 中安装支持 TensorFlow...当我们在 TensorFlow 中构建和训练模型时，有时我们会得到不同类型的错误，或者模型不能按预期工作。...例如，您经常看到自己陷入以下一种或多种情况： 在损失和指标输出中得到了 NaN 即使经过多次迭代，损失或其他指标也没有改善 在这种情况下，我们需要调试使用 TensorFlow API 编写的代码。...当执行包含tf.Print()节点的路径时，您可以在tf.Print()中包含张量以在标准错误控制台中打印其值。...我们还可以通过在计算图中添加tf.Print()操作来打印张量值。我们还学习了，在使用tf.Assert()和其他tf.assert_*操作执行期间，某些条件无法保持时如何引发错误。
事实上，在任何其他深度学习框架中，还没有Tensorboard的任何替代方案。...tensorboard类的实现 Tensorboard提供以下基本功能： 可视化Tensorflow图 绘制一个简单的值（如学习率） 绘制图像（例如激活图） 绘制直方图。...log_histogram稍微复杂一些：它使用bin的bin数来计算values参数中给出的值的直方图。 计算本身就是numpy。 然后，它被送到Tensorboard： ?...在浏览器中打开tensorboard的正确姿势如下： 在当前目录下打开终端，输入命令： $tensorboard --logdir=logs 如果出现错误，端口不可用等情况，可以指定port参数或者...，但是原代码中有一些错误，运行会出现错误，笔者参考大佬的代码做了一些修改，修复了这些bug，修改后的代码详见下述链接：https://github.com/LDOUBLEV/Tensorboard
TensorFlow 提供了各种 API，可供初学者和专家在桌面、移动、网络和云端环境下进行开发。...如上图所示，首先介绍的是机器学习方面的基本模型，分类和回归，其中分类是分别基于图像和文本来介绍，给出两个例子。基于图像的是采用 Fashion Mnist 这个数据集，如下图所示， ?...此外，应用在研究和实验方面的 Eager Execution 和分布式大规模训练的 Estimator 接口也有给出教程介绍使用。 ?...张量 - 介绍了如何创建、操作和访问张量（TensorFlow 中的基本对象）。 变量 - 详细介绍了如何在程序中表示共享持久状态。...TensorBoard 直方图信息中心 - 演示了如何使用 TensorBoard 的直方图信息中心。 其他 TensorFlow 版本兼容性 - 介绍了向后兼容性保证及无保证内容。
在下表中列出了每个模型，都有对应的TensorFlow模型文件，Checkpiont，以及top1和top5精度（在imagenet测试集上）。...所有的16个MobileNet Models在MobileNet Paper 中能够找到。...TensorBoard 为了在训练期间损失和其他指标可视化，可以通过运行以下命令使用TensorBoard ： tensorboard --logdir=${TRAIN_DIR} 一旦TensorBoard...下面我们给出一个例子：在flowes数据集上迁移学习inception-V3模型，inception_v3在ImageNet上训练了1000个类标签，但是flowes数据集只有5个类。...如果您尝试用VGG或者ResNet进行Fine-tuning和train的时候，可能会报出如下错误： InvalidArgumentError: Assign requires shapes of both
参考目录： 1 安装 2 标量可视化 3 权重直方图 4 特征图可视化 5 模型图的可视化 6 卷积核的可视化 本章节来初次使用tensorboard来可视化pytorch深度学习中的一些内容，主要可视化的内容包括...3 权重直方图 增加部分代码，目的是在每一个epoch训练完成之后，记录一次模型每一层的参数直方图。...中运行这个文件，展示出直方图变化，上面的代码是记录了一个网络中所有层的权重值直方图，在具体任务中，可以只需要输出某一些层的权重直方图即可。...4 特征图可视化 在代码中的train函数内，增加了这样一段代码： # 第一个batch记录数据 if batch_idx == 0: out1 = model.features1(data[...在features1中可以比较明显的看到32个‘6’的图片，这个是一个样本的特征图的32个通道的展示，上面的那个feature在检查代码之后，虽然看起来是4个图片，但是其实是64个通道，只是每个特征图都很小所以看起来比较模糊和迷惑
TensorboardX 这个工具使得 TensorFlow 外的其他神经网络框架也可以使用到 Tensorboard 的便捷功能。TensorboardX 的 github仓库在这里。...本文是对TensorboardX 各项功能的完整介绍，每项都包含了示例，给出了可视化效果，希望可以方便大家的使用。笔者水平有限，还请读者们斧正，相关问题可以在留言区提出，我尽量解答。...想要在浏览器中查看可视化这些数据，只要在命令行中开启 tensorboard 即可： tensorboard --logdir= 其中的 既可以是单个...我们发现相同名称的量值被放在了同一张图表中展示，方便进行对比观察。同时，我们还可以在屏幕左侧的 runs 栏选择要查看哪些 run 的数据。...其中在”HISTOGRAMS”中，同一数据不同 step 时候的直方图可以上下错位排布 (OFFSET) 也可重叠排布 (OVERLAY)。
merge_all引发的血案 在训练深度神经网络的时候，我们经常会使用Dropout，然而在test的时候，需要把dropout撤掉.为了应对这种问题，我们通常要建立两个模型，让他们共享变量。详情....为了使用Tensorboard来可视化我们的数据，我们会经常使用Summary，最终都会用一个简单的merge_all函数来管理我们的Summary 错误示例 当这两种情况相遇时，bug就产生了，看代码...错误原因 看代码片段： class Model(object): def __init__(self): self.graph() self.merged_summary...解决方法 我们只需要替换掉merge_all就可以解决这个问题。...，应该考虑使用的方法是不是涉及到了其他的模型 error tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: You must feed
PyTorch Lightning内置了TensorBoard ，在这个例子中，训练损失和验证损失都没有减少。 Trick 2: 记录训练数据的直方图 经常检查输入数据的范围是很重要的。...TensorBoard中。...PyTorch Lightning中的回调可以保存可以注入训练器的任意代码。这个在进入训练步骤之前计算输入数据的直方图。...目标在范围[0,9]中，这是正确的，因为MNIST有10位的类，但是图像的值在-130到-127之间，这是错误的！...我们可以通过看TensorBoard的直方图来确认这一点。 Trick 3: 在前向传播中检测异常 在修复了归一化问题之后，我们现在也可以在TensorBoard中得到预期的直方图。
本文列举了在搭建神经网络过程中的37个易错点，并给出了解决建议。 有一个网络已经训练了12个小时。一切看起来都很好：梯度是逐渐变化的，损失在减少。但接下来的预测：都是零，所有的图像背景都没有被检测到。...在许多调试过程中，我经常发现自己在做同样的检查。我把我的经验和最好的想法整理在这个便利的列表中，希望它们对你也有用。 目录 1. 如何使用本指南？ 2. 数据集问题 3....尝试在完全连接的层中添加更多层或更多隐藏单元。 25. 检查隐藏的维度错误 如果你的输入是(k, H, W) =(64, 64, 64)，那么很容易忽略与错误维度相关的错误。...克服NaN 在训练RNN时，据我所知，得到一个NaN（Non-a-Number）是一个更大的问题。一些解决方法： 降低学习速度，特别是如果你在前100次迭代中得到了NaNs。...Russell Stewart在如何应对NaN中有很好的建议。
这就是为什么我们在定义权重时使用了regularizer参数，并为它分配了一个l2_regularizer。...在 two_layer_fc.py 我可以看到以下代码: ? 这三行中的每一行都创建一个汇总操作。...通过定义一个汇总操作告诉TensorFlow收集某些张量（在本例中logits，loss和accuracy）的摘要信息。汇总操作的其他参数就只是一些想要添加到总结的标签。 有不同种类的汇总操作。...在“事件”标签中，我们可以看到网络的损失是如何减少的，以及其精度是如何随时间增加而增加的。 ? tensorboard图显示模型在训练中的损失和精度。...Tensorboard1以交互式可视化的方式显示Tensorboard图像 有关在“分布”和“直方图”标签的信息可以进一步了解tf.histogram_summary操作，这里不做进一步的细节分析，更多信息可在官方
本文将详细介绍MATLAB中数据预处理的全流程，包括数据清洗、数据转换和数据标准化等步骤，并提供相关的代码示例以帮助理解。1. 数据清洗数据清洗是指识别和修正数据集中的错误或不完整数据。...('删除缺失值后的数据:');disp(cleaned_data_nan);1.3 数据类型转换在数据分析中，确保每一列的数据类型正确非常重要。...代码整合与实践在实际的工作中，我们可以将上述的预处理步骤整合成一个函数或脚本，以提高工作效率和可重用性。...这样不仅提高了代码的可读性，也便于在实际项目中重用。8. 数据可视化数据可视化在数据预处理过程中扮演着重要角色，它可以帮助我们直观地了解数据的分布、趋势和潜在的异常值。...这个流程可以应用于各种数据集，帮助您在实际工作中高效地进行数据预处理。总结在本文中，我们深入探讨了MATLAB中的数据预处理过程，从数据清洗到数据转换，涵盖了整个流程的各个步骤。
，并给出了解决建议。...在许多调试过程中，我经常发现自己在做同样的检查。我把我的经验和最好的想法整理在这个便利的列表中，希望它们对你也有用。 目录 1. 如何使用本指南？ 2. 数据集问题 3....尝试在完全连接的层中添加更多层或更多隐藏单元。 25. 检查隐藏的维度错误 如果你的输入是(k, H, W) =(64, 64, 64)，那么很容易忽略与错误维度相关的错误。...克服NaN 在训练RNN时，据我所知，得到一个NaN（Non-a-Number）是一个更大的问题。一些解决方法： 降低学习速度，特别是如果你在前100次迭代中得到了NaNs。...Russell Stewart在如何应对NaN中有很好的建议。
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