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。...01 Loss计算中出现Nan值 在搜索以后，找到StackOverflow上找到大致的一个解决办法（原文地址：这里），大致的解决办法就是，在出现Nan值的loss中一般是使用的TensorFlow的log...函数，然后计算得到的Nan，一般是输入的值中出现了负数值或者0值，在TensorFlow的官网上的教程中，使用其调试器调试Nan值的出现，也是查到了计算log的传参为0；而解决的办法也很简单，假设传参给...举例说明就是TensorFlow的官网给的教程，其输出层使用的是softmax激活函数，其数值在[0,1]，这在设计的时候，基本就确定了会出现Nan值的情况，只是发生的时间罢了。
图1：TensorFlow数据验证用于TFX中的数据分析和验证 Notebook中的TensorFlow数据验证 译注：这里的Notebook指的是Jupyter Notebook，一种基于网页的交互式计算环境...计算和可视化描述性统计数据 TFDV的基础库里有一个功能强大的库，用于计算机器学习数据的描述性统计数据。这些统计信息用于帮助开发人员调查和了解他们的数据，以及推断出模式(稍后将详细介绍)。...如果检测到的异常是数据的自然演变(例如，分类特征中的新的有效字符串值)，开发人员可以检查此输出并采取措施来修复其数据中的错误或更新模式。...训练/服务偏斜检测 训练/服务偏斜是指用于训练模型的数据与服务系统观察到的数据之间的特征值或分布的差异。...图7：使用validate_statistics比较训练和服务数据的示意图 TFDV和TensorFlow变换 TensorFlow Transform(TFT)是一个用于TensorFlow的开源库，
相关文章： 【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学 【二】tensorflow调试报错、tensorflow 深度学习强化学习教学 【三】...zip([iterable, ...]) a=[1,2,3] b=[4,5,6] c=[4,5,6,7,8] zip() 函数用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表...python将nan, inf转为特定的数字 处理两个矩阵的点除，得到结果后，再作其他的计算，发现有些内置的函数不work；查看得到的数据，发现有很多nan和inf，导致python的基本函数运行不了，...如果提供了参数maxlen，nb_timesteps=maxlen，否则其值为最长序列的长度。其他短于该长度的序列都会在后部填充0以达到该长度。...，从起始还是结尾截断 value：浮点数，此值将在填充时代替默认的填充值0 返回值 返回形如(nb_samples,nb_timesteps)的2D张量 import tensorflow as
在机器学习和深度学习的训练过程中，数值稳定性是一个非常重要的问题。特别是在使用TensorFlow进行模型训练时，我们常常会遇到梯度为NaN的情况，这会导致训练过程无法正常进行。...本文将详细介绍如何在TensorFlow中解决反向传播过程中NaN梯度的问题，提供一些有效的方法来避免和解决这些问题。...本文将深入探讨这些原因，并提供相应的解决方法。 详细介绍 什么是NaN梯度？ 在机器学习中，梯度是用于更新模型参数的重要信息。然而，在某些情况下，梯度可能会变成NaN（Not a Number）。...NaN梯度的常见原因 初始化参数不当 初始化参数过大或过小都会导致梯度计算出现问题。 学习率过高 过高的学习率会导致梯度爆炸，从而产生NaN值。...值的产生。
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。...Loss计算中出现Nan值 在搜索以后，找到StackOverflow上找到大致的一个解决办法（https://stackoverflow.com/questions/33712178/tensorflow-nan-bug...，在出现Nan值的loss中一般是使用的TensorFlow的log函数，然后计算得到的Nan，一般是输入的值中出现了负数值或者0值，在TensorFlow的官网上的教程中，使用其调试器调试Nan值的出现...举例说明就是TensorFlow的官网给的教程，其输出层使用的是softmax激活函数，其数值在[0,1]，这在设计的时候，基本就确定了会出现Nan值的情况，只是发生的时间罢了。
通用技巧 有些技巧对你来说可能就是明摆着的事，但在某些时候可能却并非如此，也可能存在不适用的情况，甚至对你的特定任务来说，可能不是一个好的技巧，所以使用时需要务必要谨慎！...粗略地说，方差缩放初始化器根据每层的输入或输出数量（TensorFlow中的默认值是输入数量）调整初始随机权重的方差，从而有助于信号更深入地传播到网络中，而无须额外的裁剪或批量归一化（batch normalization...如果你已经有了大量的过滤器，那么再添加更多的过滤器未必会进一步提高性能。 ▌池化用于平移不变性 池化本质上就是让网络学习图像“那部分”的“总体思路”。...实战分析 为了使上面所描述的过程更容易让读者理解，我们这儿有一些用于描述我们构建的卷积神经网络的真实回归实验的损失图（通过TesnorBoard）。 起初，这个网络根本没有学习: ?...我们从这个特定的实验序列中得出结论，批归一化隐藏了由槽糕的初始化引起的爆炸梯度，并且 ADAM 优化器对学习率的衰减并没有什么特别的帮助，与批归一化一样，裁剪值只是掩盖了真正的问题。
：pydda 需要注意的是PyDDA 现在支持使用 Jax 和 TensorFlow 来求解三维风场。...PyDDA 需要启用 TensorFlow 2.6 和 TensorFlow 的 tensorflow-probability 包。...噪声的降低还有助于解更快地收敛，因为成本函数更平滑，因此更难找到噪声中的局部最小值。 观测约束从通常的 1 减少到 0.01，因为我们使用了 4 个雷达，因此我们考虑了更多的数据点。...• frz (float): 冻结层高度，用于计算下落速度，单位米。 • Co (float): 与观测径向速度相关的代价函数权重。 • Cm (float): 与质量连续性方程相关的代价函数权重。...150.0 是文献中常用的值。 • upper_bc (bool): 设为 True 强制顶层大气 w = 0，即所谓的不可渗透条件。
这个教程将展现tfdbg的命令行界面的功能，并聚焦于如何调试在TensorFLow的模型开发中经常发生的一种错误：错误数值（nan和inf）导致的训练失败。...，没有有问题的数据值。...的时候，第一次被传值：一个Adam优化器前馈训练在图中传递了这个值。...在这次运行中，36个（总共95个）中间张量包含nan或者inf值。这些张量按照时间先后顺序被列出，并且左边显示了他们的时间戳。...A:这是一个常见的使用例子，例子中的Session对象被同时的用于多个线程。典型地，子线程看管类似于运行入队操作的后台任务。你时常仅仅需要调试主线程（或者稍不频繁地，仅仅一个子线程）。
首先是代码遇到了问题，训练过程中的loss不是为nan，就是为负数，让我觉得很奇怪，但是自己去检查代码又找不到问题出在哪里，这时候就想到了TensorFlow自带的Debugger。...值，因此加上nan的过滤器 sess.add_tensor_filter("has_inf_or_nan", tfdbg.has_nan_or_inf) 02 调试过程 在用调试器封装好Session...Tensor，我们这里指定的是出现了inf或者nan值的Tensor。...按照图中顺序，出现nan值的第一个Tensor是d_loss/Log:0，那么这个时候可以用下列指令直接查看这个Tensor的值 pt d_loss/Log:0 -a 很显然，你会在打印的数值中找到nan...或者inf值，但是调试的本意并不是查看这些nan值，而是需要知道来源，因此，我们需要知道这个Tensor数据的来源，可以使用下列指令: ni d_loss/Log:0 上述指令运行后如下图： ?
首先是代码遇到了问题，训练过程中的loss不是为nan，就是为负数，让我觉得很奇怪，但是自己去检查代码又找不到问题出在哪里，这时候就想到了TensorFlow自带的Debugger。...值，因此加上nan的过滤器 sess.add_tensor_filter("has_inf_or_nan", tfdbg.has_nan_or_inf) 02 调试过程 在用调试器封装好Session...这样运行就会在有过滤器的情况下运行，并会捕获出现了过滤器指定数值的Tensor，我们这里指定的是出现了inf或者nan值的Tensor。...按照图中顺序，出现nan值的第一个Tensor是d_loss/Log:0，那么这个时候可以用下列指令直接查看这个Tensor的值。...pt d_loss/Log:0 -a 很显然，你会在打印的数值中找到nan或者inf值，但是调试的本意并不是查看这些nan值，而是需要知道来源，因此，我们需要知道这个Tensor数据的来源，可以使用下列指令
接下来本文将介绍一些训练深度神经网络时的经验（主要基于TensorFlow平台）。有些建议可能对你来说很显而易见，但对其他人来说可能很重要。有些建议可能对某些特定任务并不适用，请谨慎使用！...Xavier初始化方法和它类似，只是Xavier初始化在所有层中基本一样，如果网络的层与层之间的取值范围差异很大（常见于卷积网络），每一层使用同一个方差可能就不适用了。 输入数据归一化。...比如，数据x在现实生活中的范围是[0, 140000000]，可能服从tanh(x)或者 tanh(x/C)分布，其中 C为常量，用于调整曲线帮助输入数据更好的符合tanh函数的坡度部分。...直到去掉了批处理规范化，我们才意识到在第二轮迭代后所有的输出都是NaN。批处理规范化的作用如同止血时的创口贴，但是只有在你的网络模型没有错误的情况下才管用。 增加批处理的样本数。...虽然图下方的Y轴的值被剪切了，但是初始的误差在5以上，表明误差几乎下降了4个数量级。 ?
在标记方法中，标记值可能是某些特定于数据的惯例，例如例如使用-9999或某些少见的位组合来表示缺失整数值，或者它可能是更全局的惯例，例如使用NaN（非数字）表示缺失浮点值，这是一个特殊值，它是 IEEE...像NaN这样的常见特殊值不适用于所有数据类型。 在大多数情况下，不存在普遍最佳选择，不同的语言和系统使用不同的惯例。...在所有可用的 NumPy 类型中保留特定的位组合，将产生各种类型的各种操作的大量开销，甚至可能需要 NumPy 包的新分支。...虽然与 R 等领域特定语言中，更为统一的 NA 值方法相比，这种黑魔法可能会有些笨拙，但 Pandas 标记值方法在实践中运作良好，根据我的经验，很少会产生问题。...空值上的操作 正如我们所看到的，Pandas 将None和NaN视为基本可互换的，用于指示缺失值或空值。为了促进这个惯例，有几种有用的方法可用于检测，删除和替换 Pandas 数据结构中的空值。
https://www.tensorflow.org/programmers_guide/debugger 。 常见错误类型，非数字(nan)、无限值(inf)。...("has_inf_or_nan", tf_debug.has_inf_or_nan) 张量值注册过滤器has_inf_on_nan，判断图中间张量是否有nan、inf值。...连续运行10次 tfdbg>run -t 10 找出图形第一个nan或inf值 tfdbg> run -f has_inf_or_nan 第一行灰底字表示tfdbg在调用run()后立即停止，生成指定过滤器...第4次调用run()，36个中间张量包含inf或nan值。首次出现在cross_entropy/Log:0。..."/home/somebody/tfdbg_dumps_1", watch_fn=my_watch_fn) 参考资料： 《TensorFlow技术解析与实战》 欢迎推荐上海机器学习工作机会，我的微信：qingxingfengzi
TensorFlow的API有低级和高级之分。 底层的API基于TensorFlow内核，它主要用于研究或需要对模型进行完全控制的场合。...如果你想使用TF来辅助实现某个特定算法、呈现和控制算法的每个细节，那么就该使用低级的API。 高级API基于TensorFlow内核构建，屏蔽了繁杂的细节，适合大多数场景下使用。...线性回归 第一个机器学习的TF实现 TensorFlow的计算分为两个阶段： 构建计算图； 执行计算图。 先给出“平行世界”版本，(a, b)初始值为(-1, 50)，第二次尝试(-1, 40)。...执行计算图，程序输出： a: [ nan] b: [-inf] loss: nan 这个结果令人崩溃，仅仅换了下TF官方get started中例子中模型的训练数据和初始值，它就不工作了。...overflow TF实际是工作的，并没有撂挑子。只是它训练时每次调整(a, b)都幅度很大，接下来又矫枉过正且幅度越来越大，导致最终承载a和b的tf.float32溢出而产生了nan。
Tensorflow 回调是在训练深度学习模型时在特定时刻执行的函数或代码块。 我们都熟悉深度学习模型的训练过程。随着模型变得越来越复杂，训练时间也显着增加。因此，模型通常需要花费数小时来训练。...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。...通常，随着模型接近损失最小值（最佳拟合），我们逐渐开始降低学习率以获得更好的收敛性。 让我们看一个简单的例子，我们希望每 3 个 epoch 将学习率降低 5%。...{epoch:02d} 保存模型时由时期号代替 减少LROnPlateau 当特定指标停止增加并达到平台期时，此回调用于降低训练率。...新学习率 = old_learning_rate * 因子 min_delta：需要被视为改进的最小变化 cooldown：等待 LR 减少的时期数 min_lr：学习率不能低于该最小值 终止OnNaN
为了构建直方图，第一步是将值的范围分段，即将整个值的范围分成一系列间隔，然后计算每个间隔中有多少值。 1....举例：如果bins是[1, 2, 3, 4]，那么会分成3个区间：[1, 2)、[2, 3)、[3, 4]； 其中bins的第一个值是数组的最小值，bins的最后一个元素是数组的最大值 In [14]...21.200000 75% 25.000000 max 50.000000 Name: MEDV, dtype: float64 In [15]: # 查看bins每一个值和前一个值的差值...27 3 sklearn 1 16 基于sklearn的一些机器学习的代码 32 4 tensorflow 1 14 深度学习及TensorFlow简介 33 4 tensorflow 1 15 Tensorflow...简介 1 4 4 tensorflow 1 6 15 Tensorflow和Numpy的关系 1 4 4 tensorflow 1 7 16 基于sklearn的一些机器学习的代码 1 3 3 sklearn
{% raw %} 十六、移动和嵌入式平台上的 TensorFlow 模型 TensorFlow 模型还可用于在移动和嵌入式平台上运行的应用。...TF Speech：这是一个语音识别应用，用于识别您的语音，如果它与应用中的某个预定义命令匹配，则它会在设备屏幕上突出显示该特定命令。...例如 1.3.0 n.n.n-gpu 安装特定版本的 GPU 版本，例如 1.3.0 如果您希望 TensorFlow 库使用特定版本的 Python，请使用以下函数或设置TENSORFLOW_PYTHON...十八、调试 TensorFlow 模型 正如我们在本书中所学到的，TensorFlow 程序用于构建和训练可用于各种任务预测的模型。...例如，以下代码附加tfdbg.has_inf_or_nan过滤器，如果任何中间张量具有nan或inf值，则会中断： tfs.add_tensor_filter('has_inf_or_nan_filter
以下是一个使用Keras构建简单神经网络进行分类的示例：import tensorflow as tffrom tensorflow import kerasfrom tensorflow.keras...以下是几种常用的方法：# 创建包含缺失值的DataFramedata_with_nan = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2, np.nan, 4], 'B': [5, np.nan..., np.nan, 8], 'C': [9, 10, 11, 12]})# 删除包含缺失值的行cleaned_data = data_with_nan.dropna()# 用均值填充缺失值data_with_nan...['B'].fillna(data_with_nan['B'].mean(), inplace=True)print("填充后的数据：")print(data_with_nan)6.3 处理异常值异常值是指与数据集中的大多数数据点显著不同的值...机器学习与深度学习：Scikit-Learn：提供多种机器学习算法和工具，示例演示了线性回归的应用。TensorFlow与Keras：用于构建和训练神经网络的框架，提供简单的构建示例。
为了得到一张给定图片属于某个特定数字类的证据（evidence），我们对图片的784个特征（点阵里的各个像素值）进行加权求和。...然后，TensorFlow会用我们设定好的优化算法来不断修改变量以降低loss值。...梯度下降算法是一个简单的学习过程，TensorFlow只需将每个变量一点点地往使loss值不断降低的方向更新。...NAN值问题，是非常令人沮丧的。...当然，经过仔细分析问题，发现也并非没有排查的方式。因为，NaN值是个奇特的类型，可以采用下述编码方式NaN != NaN来检测自己的训练过程中，是否出现的NaN。
为了得到一张给定图片属于某个特定数字类的证据（evidence），我们对图片的784个特征（点阵里的各个像素值）进行加权求和。...例如下图，就是特征数值过大，在训练过程中，导致中间某些参数累计越来越大，最终导致产生NaN值，后续的计算结果全部被破坏掉： ? 而导致NaN的原因在复杂的数学计算里，会产生无穷大或者无穷小。...NAN值问题，是非常令人沮丧的。...当然，经过仔细分析问题，发现也并非没有排查的方式。因为，NaN值是个奇特的类型，可以采用下述编码方式NaN != NaN来检测自己的训练过程中，是否出现的NaN。 关键程序代码如下： ?...我在机器上的执行过程和结果： cifar10_train.py用于训练： ? cifar10_eval.py用于检验结果： ? 识别率不高是因为该官方模型的识别率本来就不高： ?
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