在使用NLLLoss的时候,权重是根据target求的,但是有时候会遇到权重为nan,而当权重为nan的时候,NLLLoss的输出也就为nan,这导致后面loss全为nan了,而torch中的处理是权重为nan,loss输出则为0,然后不会影响后面 Environment / 环境信息 (Mandatory / 必填) Hardware Environment(Ascend/GPU/CPU) / 硬件环境: GPU Ple...
实际计算中ex很容易上溢,可能导致后续计算中出现nan或inf,所以为了数值稳定,实现如下: 令令m=max(X)softmax(X)=exi∑nexn=exi/em∑nexn/em=exi−m∑nexn−mlogsoftmax(X)=log(softmax(X))=logexi−m−log∑nexn−m=xi−m−log∑nexn−m ...
为什么在我的CNN中,培训和验证的损失在稳步上升(最终上升到NaN)? 、、、 亲爱的ML和数据科学家:criterion = nn.NLLLoss:以下是每个时代结束时的准确性:我想让你看看我的意见是什么。每个生物 浏览0提问于2019-08-08得票数 3 1回答 如何正确使用交叉熵损失对软件最大值进行分类?
Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration - [MPS] Allow nan mean reduction in `nll_loss` · pytorch/pytorch@042f2f7
((0), dtype=torch.long), reduction='none') tensor([]) >>> F.nll_loss(torch.empty((0, 3)), torch.empty((0), dtype=torch.long), reduction='sum') tensor([0.]) >>> F.nll_loss(torch.empty((0, 3)), torch.empty((0), dtype=torch.long), reduction='mean') tensor([nan])...
NLLLoss 负对数似然损失函数,用于处理多分类问题,输入是对数化的概率值。 对于包含个样本的batch数据 , 是神经网络的输出,并进行归一化和对数化处理。是样本对应的类...