在训练过程中loss出现NaN的原因以及可以采取的方法
NaN的意思是not a number,不是一个数字。 1、梯度爆炸 一般loss的相关量是w——> w的相关量（更新方式）是梯度——>和梯度有关 原因：在学习过程中，梯度变得非常大，使得学习的过程偏离了正常的轨迹。 症状：观察输出日志(runtime log)中每次迭代 ...
原文：keras写的代码训练过程中loss出现Nan
损失函数是通过keras已经封装好的函数进行的线性组合, 如下: def spares mse mae scc y true, y pred : return mean squared error y true, y pred categorical crossentropy y true, y pred mean absolute error y true, y pred 在训练的过程中出现Na ...
2019-10-08 10:29 0 836 推荐指数：
相关推荐
pytorch训练过程中Loss的保存与读取、绘制Loss图
在训练神经网络的过程中往往要定时记录Loss的值，以便查看训练过程和方便调参。一般可以借助tensorboard等工具实时地可视化Loss情况，也可以手写实时绘制Loss的函数。基于自己的需要，我要将每次训练之后的Loss保存到文件夹中之后再统一整理，因此这里总结两种保存loss到文件的方法 ...
预测问题中，lstm在训练过程中，loss对于测试集中误差的影响
1 问题定义 时间序列预测问题，用历史数据，来预测未来数据 2 误差衡量标准 RMSE 3 网络结构 lstm单层网络结构 输出层为一个神经元 4 训练过程 loss函数采用MSE epoch = 20 5 实验结果 四次测试结果如下： lstm ...
Pytorch 训练过程中出现的问题
each element in list of batch should be of equal size 代码中这部分表示自定义DataLoader的时候再__getitem__() 的时候输出的list长度不一致, 这里如果是bbox本来就输出多个不同数量的结果可以尝试自己自定义 ...
keras训练cnn模型时loss为nan
keras训练cnn模型时loss为nan 1.首先记下来如何解决这个问题的：由于我代码中 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy']) 即损失函数 ...
实时绘制训练过程中损失和准确率的变化趋势 python keras jupyter notebook
本文转自：https://www.jianshu.com/p/a9247add0046 livelossplot 这款工具用于实时绘制训练时的损失和准确率，方便好用，不需要自己另外再写 plot 函数。Keras 和 PyTorch 中都可以使用。之前推荐过给朋友，最近自己才用上，感觉真的超 ...
tensorflow训练过程中内存溢出
罪魁祸首是 训练过程中给模型传值时的如下语句： 而其中函数seq2embeded（）中用到了tensorflow的运算： 这两句会增加graph节点，使得图在训练过程中不断增大，就会不断消耗内存。 教训： 训练过程中 ...
caffe绘制训练过程的loss和accuracy曲线
转自：http://blog.csdn.net/u013078356/article/details/51154847 在caffe的训练过程中，大家难免想图形化自己的训练数据，以便更好的展示结果。如 果自己写代码记录训练过程的数据，那就太麻烦了，caffe中其实已经自带了这样的小工具 ...