关于过拟合、欠拟合的解释可以参考我的博文:【pytorch】过拟合和欠拟合详解,并以三阶多项式函数绘图举例 (附pytorch.cat的用法) 虽然增大训练数据集可能会减轻过拟合,但是获取额外的训练数据往往代价高昂。本篇博客将介绍应对过拟合问题的常用方法:权重衰减(weight decay)和丢弃法(dropout)。 关于权重衰减的讲解参考我...
Facebook 人工智能研究院对PyTorch提供了强力支持,作为当今排名前三的深度学习研究机构,FAIR的支持足以确保PyTorch获得持续的开发更新。 项目开源,在Github上有越来越多的开源代码是使用PyTorch进行开发。 可以更好的调试代码,PyTorch可以让我们逐行执行我们的脚本。这就像调试NumPy一样 – 我们可以轻松访问代码中的所有对象...
loss = - target * torch.log(pred) - (1-target) * torch.log(1-pred) 而且,如果截断范围是[1e-8, 1-1e-8],nan和inf还是会出现,所以就用1e-7了,而且与原生的BCELoss效果基本一致,差异在1e-3以下的量级。
请问解决了吗？我也出现这问题，没解决
我发现的一个解决办法是手动实现Log1PlusExp函数及其反向对应函数。然而，这并不能解释torch.where在这个...
292 万热度 4 为什么每一年 T1 都能在全球总决赛用「升级」的方式愈战愈强? 127 万热度 查看更多 AI 总结 请问一下,在PyTorch中怎么检查AMP之后梯度里面是否含有NaN或者Inf呢? 已引用 8 位答主的内容 查看AI 回答 赞同 打开知乎,发表你的观点App 内打开...
导致NaN值的model.train()和model.eval()是指在机器学习模型训练和评估过程中可能出现的问题。NaN值表示不是一个数字(Not a Number),通常出现在计算中的错误或无效结果。 在深度学习中,model.train()和model.eval()是常用的模型训练和评估函数。它们的使用方式和目的如下: model.train():用于模型的训练阶段。在...
导致NaN值的model.train()和model.eval()是指在机器学习模型训练和评估过程中可能出现的问题。NaN值表示不是一个数字(Not a Number),通常出现在计算中的错误或无效结果。 在深度学习中,model.train()和model.eval()是常用的模型训练和评估函数。它们的使用方式和目的如下: model.train():用于模型的训练阶段。在...