当PyTorch训练时出现Loss为NAN的情况时,我们应该首先排查学习率过大、梯度爆炸、数据预处理错误以及模型结构设计不合理等原因。针对不同的原因,我们可以采取相应的解决方法,如调整学习率、梯度裁剪、检查数据预处理和输入数据、检查模型结构设计等,来避免Loss为NAN,并保证模型的训练效果。 参考文献 PyTorch官方文档:...
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可能你的gpu是半精度（fp16）训练。如果你的gpu是安培架构，还可能是启用了tf32训练（https://pytorch...
[2020-10-10 00:46:31,414]-[train.py line:147]: === Epoch:[ 13/120],step:[260/377],img_size:[416],total_loss:nan|loss_ciou:nan|loss_conf:nan|loss_cls:nan|lr:0.0075 INFO:YOLOv4: === Epoch:[ 13/120],step:[260/377],img_size:[416],total_loss:nan|loss_ciou:nan|loss_co...
在PyTorch中进行二分类,有三种主要的全连接层,激活函数和loss function组合的方法,分别是:torch.nn.Linear+torch.sigmoid+torch.nn.BCELoss,torch.nn.Linear+BCEWithLogitsLoss,和torch.nn.Linear(输出维度为2)+torch.nn.CrossEntropyLoss,BCEWithLogitsLoss集成了Sigmoid,但是CrossEntropyLoss集成了Softmax。
PyTorch训练模型中 box_loss、obj_loss、cls_loss为nan的原因及解决方法 1. 整体流程 在理解“为什么使用PyTorch训练模型的box_loss、obj_loss、cls_loss都为nan”之前,我们需要了解整个训练过程的流程。下面是PyTorch训练模型的一般流程: 准备数据:首先我们需要准备训练数据,包括输入数据和对应的标签。
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摘要中提到的需要比较少的训练资源指的是 2500天TPU训练天数 Introduction transformer的使用在目前看来还没有遇到任何性能饱和的问题 在自然语言处理中,一个token代表一个单词,目前硬件所能支持的token的最长序列为几百或上前,比如BERT中使用的512,但是在视觉领域中,首先就要解决序列长度的这个问题。