损失为nan的原因1. 学习率过大，导致当然还有其他原因，目前可以参考警惕！损失Loss为Nan或者超级大的原因3.
(D_h1, D_W2) + D_b2 D_prob = tf.nn.sigmoid(D_logit) return D_prob, D_logit 训练算法 在论文arXiv: 1406.2661..., 2014中给出了训练算法的伪代码： ?...嗯，结果虽然有点差强人意，但差不多是手写数字的字形，而且随着迭代，越来越接近手写数字，可以说GAN算法还是有效的。 小结 一个简单的GAN网络就这么几行代码就能搞定，看样子生成一副画也没有什么难的。...先不要这么乐观，其实，GAN网络中的坑还是不少，比如在迭代过程中，就出现过如下提示： Iter: 9000 D loss: nan G_loss: nan 从代码中我们可以看出，GAN网络依然采用的梯度下降法来迭代求解参数...梯度下降的启动会选择一个减小所定义问题损失的方向，但是我们并没有一个办法来确保利用GAN网络可以进入纳什均衡的状态，这是一个高维度的非凸优化目标。
2.训练 2.1 训练前的准备 进行训练步骤之前我们需要构建一些辅助函数。 第一个是当我们知道输出结果对应每种类别的可能性时，解析神经网络的输出。...由于train函数同时返回输出和损失，我们可以打印其输出结果并跟踪其损失画图。由于有1000个示例，我们每print_every次打印样例，并求平均损失。...6s) nan Simonis / Irish ✗ (Dutch) 45000 45% (1m 15s) nan Nobunaga / Irish ✗ (Japanese) 50000 50% (1m...45s) nan Padovano / Irish ✗ (Italian) 2.3 绘画出结果 从all_losses得到历史损失记录，反映了神经网络的学习情况： import matplotlib.pyplot...运行server.py并访问http://localhost:5533/Yourname 得到JSON格式的预测输出
nan, nan]]) 结果是到处都是nan。...) / sqrt(100) b1 = torch.zeros(50) w2 = torch.randn(50,1) / sqrt(50) b2 = torch.zeros(1) 现在如果我们计算第一层的结果...2 = dloss dout × dout db 2 = d dout m s e ( o u t , y ) × d db 2 l i n ( l 2 , w 2 , b 2 ) 要计算损失相对于...b1.g、w2.g和b2.g中访问我们模型参数的梯度。...调度学习率 如果我们想要获得良好的结果，我们将需要一个 LR finder 和 1cycle 训练。这两个都是退火回调，也就是说，它们在训练过程中逐渐改变超参数。
训练 这种就是不正常的训练情况, val的损失不下降反而上升，acc不升反而降。 ?...训练异常 还有一种情况，就是训练十几个epoch以后，loss上升到非常大，acc为nan，后续训练都是nan，tensorboard显示有点问题，只好看ckpt的结果了。 ?...训练nan 由于以前每周都没跑很多模型，问题也不是经常出现，所以以为是偶然时间，不过最近恰好最近要做一些transformer的实验，在跑imagenet baseline(R50)的时候，出现了类似的问题...四、不同混合精度训练方法对比 实验均在ResNet50和imagenet下面进行的，LR随着BS变换和线性增长，公式如下 实验结果 模型FP16+BNFP32实验记录 模型数据集batchsize（所有卡的总数...我的增强只用了随机裁剪，水平翻转，跑了90个epoch，原版的resnet50是跑了120个epoch，还有color jitter，imagenet上one crop的结果0.76012，和我的结果相差无几
如果 size_average = False，返回 loss.sum(). weight : 输入一个1D的权值向量，为各个类别的loss加权，如下公式所示： ?...训练时损失出现nan的问题 最近在训练模型时出现了损失为nan的情况，发现是个大坑。暂时先记录着。 可能导致梯度出现nan的三个原因： 1.梯度爆炸。也就是说梯度数值超出范围变成nan....2.损失函数或者网络设计。比方说，出现了除0，或者出现一些边界情况导致函数不可导，比方说log(0)、sqrt(0). 3.脏数据。可以事先对输入数据进行判断看看是否存在nan....# 判断损失是否为nan if np.isnan(loss.item()): print('Loss value is NaN!') 11....这次的坑是这样的，在训练一个ResNet50的时候，网络的高层部分layer4暂时没有用到，因此也并不会有梯度回传，于是我就放心地将ResNet50的所有参数都传递给Optimizer进行更新了，想着layer4
如果 size_average = False，返回 loss.sum(). weight : 输入一个1D的权值向量，为各个类别的loss加权，如下公式所示： ?...训练时损失出现nan的问题 最近在训练模型时出现了损失为nan的情况，发现是个大坑。暂时先记录着。 可能导致梯度出现nan的三个原因： 1.梯度爆炸。也就是说梯度数值超出范围变成nan....2.损失函数或者网络设计。比方说，出现了除0，或者出现一些边界情况导致函数不可导，比方说log(0)、sqrt(0). 3.脏数据。可以事先对输入数据进行判断看看是否存在nan....) # 判断损失是否为nan if np.isnan(loss.item()): print( Loss value is NaN! ) 11....这次的坑是这样的，在训练一个ResNet50的时候，网络的高层部分layer4暂时没有用到，因此也并不会有梯度回传，于是我就放心地将ResNet50的所有参数都传递给Optimizer进行更新了，想着layer4
前言 训练或者预测过程中经常会遇到训练损失值或者验证损失值不正常、无穷大、或者直接nan的情况： 遇到这样的现象，通常有以下几个原因导致： 梯度爆炸造成Loss爆炸 原因很简单，学习率较高的情况下，...这时我们要注意的是在训练过程中的输入和输出是否正确： (利用debug寻找错误的输入) 在神经网络中，很有可能在前几层的输入是正确的，但是到了某一层的时候输出就会变成nan或者inf(其中-inf...损失函数也是有可能导致输出nan，尤其是在我们自己设计损失函数的时候。...举个真实的例子：Unet + resnet34 表现正常，但是使用Unet + resnext50 则造成损失爆炸(将解码阶段的batchnorm层失效后表现正常)。...(不使用shuffle)，由于数据分布的不同，也是有可能导致batch_norm层出现nan，从而导致不正常的损失函数出现。
5.1.2.3 训练损失 V(G, D)V(G,D):表示P_ x和 P_z 的差异程度。...最终可以这样： 5.1.2.4 G、D结构 G、D结构是两个网络，特点是能够反向传播可导计算要介绍G、D结构，需要区分不同版本的GAN。...ReLU，生成器除了最后输出层使用tanh其它层全换成ReLU 5.1.3 案例：GAN生成手写数字图像 5.1.3.1 案例演示与结果显示 迭代不同次数生成的图片效果 1次 50 2000次...g_loss = self.combined.train_on_batch(noise, valid) # 画出结果 print("迭代次数:%d [D...损失: %f, 准确率: %.2f%], [G 损失: %f]" % (epoch, d_loss[0], 100 * d_loss[1], g_loss)) # 保存生成的图片
然后将学习过程分为两个阶段：编码器和解码器学习最小化重建损失，单个GPT通过串联文本优化两个负对数似然 (NLL) 损失。...结果是，第一阶段退化为纯离散自动编码器，作为图像tokenizer将图像转换为标记序列；第二阶段的GPT承担了大部分建模任务。...在训练中，作者发现CogView有两种不稳定性：溢出（以NaN损失为特征）和下溢（以发散损失为特征），然后他们提出了用PB-Relax、Sandwich-LN来解决它们。 ?...最后，CogView在MS COCO实现了最低的FID，其性能优于以前基于GAN的模型和以及类似的Dall·E。 ?...而在人工评估的测试中，CogView被选为最好的概率为37.02%，远远超过其他基于GAN的模型，已经可以与Ground Truth（59.53%）竞争。 ?
-21 -11.0 1021.0 NW 1.79 0 0 2 2010 1 1 1 NaN -21 -12.0 1020.0 NW 4.92 0 0 3 2010 1 1 2 NaN -21 -11.0...我们将使用平均绝对误差损失函数，以及随机梯度下降高效Adam版本。 该模型训练50次，批量大小为72。...最后，我们通过在fit()函数中设置validation_data参数来跟踪训练期间的训练和测试损失。 在运行结束时，绘制训练和测试损失趋势线。...train') pyplot.plot(history.history['val_loss'], label='test') pyplot.legend() pyplot.show() 可以看到，测试损失低于训练损失...将预测结果与测试集结合起来，并反转缩放。 还要将测试集真实的污染结果数据和测试集结合起来，进行反转缩放。 通过对比原始比例的预测值和实际值，我们可以计算模型的误差分数，这里计算误差用均方根误差。
不当的损失函数 3. 不当的输入 前言 模型的训练不是单纯的调参，重要的是能针对出现的各种问题提出正确的解决方案。...本文就训练网络loss出现Nan的原因做了具体分析，并给出了详细的解决方案，希望对大家训练模型有所帮助。...训练深度网络的时候，label缺失问题也会导致loss一直是nan，需要检查label。 二、典型实例 1. 梯度爆炸 原因：梯度变得非常大，使得学习过程难以继续。...不当的损失函数 原因：有时候损失层中的loss的计算可能导致NaN的出现。比如，给InfogainLoss层（信息熵损失）输入没有归一化的值，使用带有bug的自定义损失层等等。...现象：观测训练产生的log时一开始并不能看到异常，loss也在逐步的降低，但突然之间NaN就出现了。 措施：看看你是否能重现这个错误，在loss layer中加入一些输出以进行调试。 3.
display_step = 50 # 这个X和Y和上面的train_X,train_Y是不一样的，这里只是个占位符， # 训练开始的时候需要“喂”(feed)数据给它 X = tf.placeholder...c = sess.run(cost, feed_dict={X: train_X, Y: train_Y}) print("Epoch:", '%04d'...---- 几个问题 在迭代次数相同的情况下，调节学习率能非常有效的改变损失的下降速度，刚开始学习率是0.001，结果非常的不好，损失比现在的大0.3e09左右，一步一步加大学习率效果显著，即使现在的２也不算大...cost, W, b 都是nan，Not a Number，后来当我每一次迭代都输出结果的时候，发现原来这几个值异常迅速的增大，导致超出了表示范围，如下,学习率为 0.001 Epoch: 0001...b= nan Epoch: 0001 W= nan b= nan 其实就是正负跳的太厉害，而且貌似收敛不了。
display_step = 50 # 这个X和Y和上面的train_X,train_Y是不一样的，这里只是个占位符， # 训练开始的时候需要“喂”(feed)数据给它 X = tf.placeholder...c = sess.run(cost, feed_dict={X: train_X, Y: train_Y}) print("Epoch:", '%04d'...几个问题 在迭代次数相同的情况下，调节学习率能非常有效的改变损失的下降速度，刚开始学习率是0.001，结果非常的不好，损失比现在的大0.3e09左右，一步一步加大学习率效果显著，即使现在的２也不算大（对于这个问题...cost, W, b 都是nan，Not a Number，后来当我每一次迭代都输出结果的时候，发现原来这几个值异常迅速的增大，导致超出了表示范围，如下,学习率为 0.001 Epoch: 0001...b= nan Epoch: 0001 W= nan b= nan 其实就是正负跳的太厉害，而且貌似收敛不了。
什么是残差结构 残差结构最早源自于ResNet50模型。 ResNet50模型是ResNet（残差网络）的第1个版本，该模型于2015年由何凯明等提出，模型有50层。...残差结构是ResNet50模型的核心特点，它解决了当时深层神经网络难于的训练问题。该网络借鉴了Highway Network（高速通道网络）的思想。...#样本特征维度 %d #类别数 %d #训练样本 %d #验证样本 %d #测试样本 %d""" % (n_edges, feats_dim,n_classes, train_mask.int...具体细节如下： 损失函数：torch.nn.CrossEntropyLoss() 优化器：torch.optim.Adam 学习率：lr=0.005 将前面准备好的图对象g和节点特征features传入模型中...model(g,features)即可输出预测结果。
训练网络loss出现Nan解决办法一.原因一般来说，出现NaN有以下几种情况：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。...设置clip gradient，用于限制过大的diff②不当的损失函数原因：有时候损失层中loss的计算可能导致NaN的出现。...比如，给InfogainLoss层（信息熵损失）输入没有归一化的值，使用带有bug的自定义损失层等等。...现象：观测训练产生的log时一开始并不能看到异常，loss也在逐步的降低，但突然之间NaN就出现了。措施：看看你是否能重现这个错误，在loss layer中加入一些输出以进行调试。...措施：重整你的数据集，确保训练集和验证集里面没有损坏的图片。调试中你可以使用一个简单的网络来读取输入层，有一个缺省的loss，并过一遍所有输入，如果其中有错误的输入，这个缺省的层也会产生NaN。
由于GAN的生成器的参与，训练数据中有一半都是生成的假数据。 下面给出判别器D的损失函数设计，D损失函数包括两个部分，一个是监督学习损失，一个是半监督学习损失，具体公式如下： ?...生成器G的损失函数 生成器G的损失函数包括两部分，一个是来自GAN训练的部分，另外一个是feature matching , 论文中提到的feature matching意思是特征匹配，主要思想是希望生成器生成的假数据输入到判别器...其中f(x)是D的每一层的输出。Feature matching 是指导G进行训练，所以我将他放在了G的损失函数里。...分类器D的损失函数： 相比较G的损失函数，D的损失函数就比较麻烦了 接下来介绍无监督学习的损失函数实现： 在前面介绍的无监督学习的损失函数中，有一部分和GAN的损失函数很相似，所以再代码中我们使用了...此时已经完成了判别器D损失函数的一部分设计，剩下的一部分和GAN中的D的损失一样，在代码中我给出了两种损失函数，一个是原始GAN的交叉熵损失函数，和DCGAN使用的一样，另外一个是improved wgan
作为一种条件式 GAN 变体，DefogGAN 以金字塔式重建损失为特征，从而在多特征分辨率规模上进行优化。借助于专业《星际争霸》录像，研究者已经对 DefogGAN 进行了验证。...论文 7：Inverse Graphics GAN: Learning to Generate 3D Shapes from Unstructured 2D Data 作者：Sebastian Lunz...研究人员提到，在使用 2D 图像进行训练时，该框架始终可以比现有的模型生成效果更好的 3D 形状。 ?...通过在渲染自三个 ShapeNet 类的非结构化 2D 图像上训练 IG-GAN，由此生成的 3D 图示例。 ? IG-GAN 的整体架构和训练设置。...Inverse Graphics GAN: Learning to Generate 3D Shapes from Unstructured 2D Data.
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