keras寫的代碼訓練過程中loss出現Nan
損失函數是通過keras已經封裝好的函數進行的線性組合, 如下: def spares_mse_mae_2scc(y_true, y_pred): return mean_squared_er ...
原文：pytorch訓練過程中Loss的保存與讀取、繪制Loss圖
在訓練神經網絡的過程中往往要定時記錄Loss的值，以便查看訓練過程和方便調參。一般可以借助tensorboard等工具實時地可視化Loss情況，也可以手寫實時繪制Loss的函數。基於自己的需要，我要將每次訓練之后的Loss保存到文件夾中之后再統一整理，因此這里總結兩種保存loss到文件的方法以及讀取Loss並繪圖的方法。 一 采用torch.save tensor, file name 方法： 將 ...
2020-09-18 15:33 0 11155 推薦指數：
相關推薦
caffe繪制訓練過程的loss和accuracy曲線
轉自：http://blog.csdn.net/u013078356/article/details/51154847 在caffe的訓練過程中，大家難免想圖形化自己的訓練數據，以便更好的展示結果。如 果自己寫代碼記錄訓練過程的數據，那就太麻煩了，caffe中其實已經自帶了這樣的小工具 ...
caffe繪制訓練過程的loss和accuracy曲線
轉載自http://blog.csdn.net/u013078356/article/details/51154847 在caffe的訓練過程中，大家難免想圖形化自己的訓練數據，以便更好的展示結果。如果自己寫代碼記錄訓練過程的數據，那就太麻煩了，caffe中其實已經自帶了這樣的小工具 ...
caffe繪制訓練過程的loss和accuracy曲線
參考博文：http://blog.csdn.net/u013078356/article/details/51154847 在使用caffe訓練數據，迭代次數非常大的時候，難免會想圖形化展示實驗結果。這樣即便於訓練過程中參數的調整，也便於最后成果的展示。 0. 需要的文件： 1. ...
在訓練過程中loss出現NaN的原因以及可以采取的方法
NaN的意思是not a number,不是一個數字。 1、梯度爆炸 一般loss的相關量是w——> w的相關量（更新方式）是梯度——>和梯度有關 原因：在學習過程中，梯度變得非常大，使得學習的過程偏離了正常的軌跡。 症狀：觀察輸出日志(runtime log)中每次迭代 ...
預測問題中，lstm在訓練過程中，loss對於測試集中誤差的影響
1 問題定義 時間序列預測問題，用歷史數據，來預測未來數據 2 誤差衡量標准 RMSE 3 網絡結構 lstm單層網絡結構 輸出層為一個神經元 4 訓練過程 loss函數采用MSE epoch = 20 5 實驗結果 四次測試結果如下： lstm ...
Pytorch 訓練過程中出現的問題
each element in list of batch should be of equal size 代碼中這部分表示自定義DataLoader的時候再__getitem__() 的時候輸出的list長度不一致, 這里如果是bbox本來就輸出多個不同數量的結果可以嘗試自己自定義 ...
深度學習訓練過程中的學習率衰減策略及pytorch實現
學習率是深度學習中的一個重要超參數，選擇合適的學習率能夠幫助模型更好地收斂。 本文主要介紹深度學習訓練過程中的14種學習率衰減策略以及相應的Pytorch實現。 1. StepLR 按固定的訓練epoch數進行學習率衰減。 舉例說明： # lr = 0.05 if epoch ...