1. LayerNorm使用介绍pytorch中的函数定义如下：torch.nn.LayerNorm(normalized_shape, eps=1e-05, elementwise_affine=True, device=None, dtype=None)函数参数说明如如下：normalized_shape: 进行LayerNorm的维度定义，对于一个多维矩阵[N, C, H, W]来说，这里的
目录说明LayerNorm参数normalized_shapeepselementwise_affineLayerNorm前向传播（以normalized_shape为一个int举例）总结说明LayerNorm中不会像BatchNorm那样跟踪统计全局的均值方差，因此train()和eval()对LayerNorm没有影响。LayerNorm参数torch.nn.LayerNorm(
1、基础概念ground-truth：正确标记的数据noise：模型与实际之间的不可避免的观察误差等model capacity：模型的能力，指可以表达的分布情况有多复杂。一次表达式和高次表达式的能力相比，显然高次的能力更强2、欠拟合&过拟合estimated表示模型复杂度，ground-truth表示真实数据复杂度estimated < ground-truth，欠拟合 训练bad
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2024-01-26 08:50:54
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# PyTorch 中的 NaN 问题及其解决方案
在深度学习中，PyTorch 是一个非常流行的框架，它以其灵活性和易用性而受到广泛欢迎。然而，在训练神经网络的过程中，我们经常会遇到一个棘手的问题——NaN（Not a Number）。NaN 是一个特殊的浮点数，表示不是一个数字。当模型的梯度或权重出现 NaN 时，会导致训练过程失败。本文将介绍 PyTorch 中的 NaN 问题及其解决方案
# PyTorch Loss: Explained with Code Examples
## Introduction
Loss functions play a crucial role in training machine learning models. They measure how well the model is performing by comparing the pr
原创
2023-08-19 07:39:05
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# 如何在 PyTorch 中替换 NaN 值
在深度学习的过程中，我们经常需要处理各种数据，而数据中可能会有一些 "Not a Number"（NaN）值。当数据中存在 NaN 值时，可能会影响模型的训练与评估，因此我们需要一种方法来有效地替换这些 NaN 值。本文将带领你了解如何在 PyTorch 中实现这一操作，并提供详细的代码示例和解释。
## 整体流程
下面是实现替换 NaN 值的
原始的CIFAR10数据集有60000张图，其中训练集50000张，测试集10000张。然而，kaggle提供了300000张图的大型数据集用来测试CIFAR10。这里是kaggle网站关于这些图片的介绍：“为了阻止某些形式的作弊(如手动标签)，我们在测试集中添加了290,000张垃圾图片。这些图片在评分中被忽略。我们还对官方的10,000个测试图像做了一些微不足道的修改，以防止通过文件哈希查找它
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2023-12-02 13:26:35
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model.pyimport torch.nn as nn
import torch
import torch.nn.functional as F
#最后进行定义GoogeLeNet函数
class GoogLeNet(nn.Module):
#初始化函数（分类的类别个数，是否使用辅助分类器，是否对权重进行初始化）
def __init__(self, num_classes=
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2023-12-09 11:40:47
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按先后顺序：Dispatcher 阶段。根据Tensor 的Sparse情况 和 DispatchKeySet 选择 计算入口函数。分流走 Sparse或 非CPU/GPU设备的计算函数。DispatchStub 阶段。根据Tensor 所处Device 选择 实际计算函数Dispatch 数据类型阶段。根据 Tensor 的Data
原创
2021-09-07 11:30:09
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# PyTorch CrossEntropy出现NaN的原因及解决方法
在深度学习的训练过程中，我们常常会遇到训练损失出现NaN（Not a Number）的情况。特别是在使用PyTorch框架中的`CrossEntropyLoss`时，NaN现象尤为明显。本文将探讨引起这一问题的常见原因，并提供相关解决方案和示例代码。
## 一、问题分析
`CrossEntropyLoss`是在多分类问题
# 如何在 PyTorch 模型中处理 NaN 输出
在深度学习的实践中，训练模型时有时候会遇到输出为 NaN（Not a Number）的情况。这可能会导致训练过程中的异常以及结果的不可靠性。本文将为刚入行的小白详细讲解如何在 PyTorch 中处理 NaN 输出，帮助大家理解步骤和代码普遍。
## 流程概览
下面是处理 PyTorch 模型输出 NaN 的基本流程：
| 步骤 | 描述
# 当 PyTorch 数据出现 NaN：原因与解决方法
在机器学习和深度学习的过程中，使用 PyTorch 作为框架时，有时我们会遇到数据出现 NaN（Not a Number）的情况。这种情况可能导致模型训练失败，并且难以调试。本文将探讨导致 NaN 的常见原因、如何监测和解决这些问题，并提供相应的代码示例。
## NaN 的常见原因
1. **学习率过大**：高学习率会导致模型参数剧烈
## PyTorch Loss出现NaN的解决方案
在深度学习开发过程中，使用PyTorch时可能会遇到损失函数（loss）出现NaN的问题。这会导致训练失败。本文将教会你如何解决这个问题，从流程入手，逐步分析每一步需要实施的代码。
### 处理流程
以下是处理损失出现NaN问题的流程：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[数据准备]
B
损失出现NaN可能有三种情况： 计算过程中出现除数为0的情况，这种情况可以进行平滑处理，如果是计算书写错误就相应更改即可； 计算过程中带入空数据，如一个空张量，后续计算会出现NaN，而且这时梯度可能会正常更新，直到多次累积后出现爆炸的情况； 数值精度溢出，如fp16精度不够表示的数值，溢出后就表示为
原创
2022-06-12 00:33:12
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# PyTorch GRU输出NaN的原因及解决方法
在使用PyTorch进行深度学习模型的构建时，GRU（Gated Recurrent Unit）是一种非常常用的循环神经网络（RNN）变体。然而，在实际应用中，运行GRU模型时可能会遇到输出为NaN（Not a Number）的情况。本文将探讨造成GRU输出NaN的原因及其解决方案，并提供相关代码示例。
## GRU简介
GRU是一种用于
# PyTorch 突然变成 NaN 的原因及解决方案
在深度学习的过程中，使用 PyTorch 作为框架时，偶尔可能会遇到训练过程中指标（如损失值）突然变为 `NaN` 的问题。这不仅会影响模型的训练效果，还会使调试过程变得复杂。本文将探讨导致这种现象的常见原因以及相应的解决方案，并提供一些代码示例帮助大家更好地理解。
## NaN 的出现原因
1. **学习率过高**：如果学习率设置得过
1、CUDA首先根据显卡下载适用的CUDAwin+r.输入cmd打开终端输入：nvcc -V可以查看自己的cuda版本。2、CUDNNcuda10.2安装好，接下来是cudnn 下载cudnn，链接：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download 找到对应版本下载。 下载解压后得到一个cuda文件夹，这个文件夹里面有3个文件夹 把里面的文件复制粘贴到
写在前面有时候需要将模型的结构输出出来，有三种函数可被使用，分别是nn.Module.modules()、nn.Module.children()、nn.Module.parameters()，包括其对应的nn.Module.named_modules()、nn.Module.named_children()、nn.Module.named_parameters()，加了named就是能够将层或者
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2023-08-04 13:35:51
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# 如何解决 PyTorch 中损失为 NaN 的问题
在机器学习和深度学习的训练过程中，你可能会遇到损失函数值为 NaN（Not a Number）的情况。这往往会导致模型无法正常工作，因此需要解决这一问题。本文将分步讲解如何排查和解决 PyTorch 中损失为 NaN 的情况。
## 整体流程
以下是解决 PyTorch 损失为 NaN 问题的基本流程：
| 步骤 | 描述
