解决Pytorch训练过程中loss不下降的问题

 更新时间:2020年5月2日 10:15  点击:2456

在使用Pytorch进行神经网络训练时,有时会遇到训练学习率不下降的问题。出现这种问题的可能原因有很多,包括学习率过小,数据没有进行Normalization等。不过除了这些常规的原因,还有一种难以发现的原因:在计算loss时数据维数不匹配。

下面是我的代码:

loss_function = torch.nn.MSE_loss()
optimizer.zero_grad()
output = model(x_train)
loss = loss_function(output, y_train)
loss.backward()
optimizer.step()

要特别注意计算loss时网络输出值output和真实值y_train的维数必须完全匹配,否则训练误差不下降,无法训练。这种错误在训练一维数据时很容易忽略,要十分注意。

以上这篇解决Pytorch训练过程中loss不下降的问题就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持猪先飞。

[!--infotagslink--]

相关文章

  • pytorch nn.Conv2d()中的padding以及输出大小方式

    今天小编就为大家分享一篇pytorch nn.Conv2d()中的padding以及输出大小方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-04-27
  • PyTorch一小时掌握之迁移学习篇

    这篇文章主要介绍了PyTorch一小时掌握之迁移学习篇,本文给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下...2021-09-08
  • Linux安装Pytorch1.8GPU(CUDA11.1)的实现

    这篇文章主要介绍了Linux安装Pytorch1.8GPU(CUDA11.1)的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧...2021-03-25
  • Pytorch之扩充tensor的操作

    这篇文章主要介绍了Pytorch之扩充tensor的操作,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2021-03-05
  • pytorch 自定义卷积核进行卷积操作方式

    今天小编就为大家分享一篇pytorch 自定义卷积核进行卷积操作方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-05-06
  • 解决pytorch 交叉熵损失输出为负数的问题

    这篇文章主要介绍了解决pytorch 交叉熵损失输出为负数的问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-07-08
  • pytorch绘制并显示loss曲线和acc曲线,LeNet5识别图像准确率

    今天小编就为大家分享一篇pytorch绘制并显示loss曲线和acc曲线,LeNet5识别图像准确率,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-05-02
  • pytorch 实现冻结部分参数训练另一部分

    这篇文章主要介绍了pytorch 实现冻结部分参数训练另一部分,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2021-03-27
  • 从Pytorch模型pth文件中读取参数成numpy矩阵的操作

    这篇文章主要介绍了从Pytorch模型pth文件中读取参数成numpy矩阵的操作,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2021-03-04
  • Pytorch 的损失函数Loss function使用详解

    今天小编就为大家分享一篇Pytorch 的损失函数Loss function使用详解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-05-02
  • pytorch中的上采样以及各种反操作,求逆操作详解

    今天小编就为大家分享一篇pytorch中的上采样以及各种反操作,求逆操作详解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-04-30
  • 基于Pytorch版yolov5的滑块验证码破解思路详解

    这篇文章主要介绍了基于Pytorch版yolov5的滑块验证码破解思路详解,本文给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下...2021-02-25
  • pytorch中交叉熵损失(nn.CrossEntropyLoss())的计算过程详解

    今天小编就为大家分享一篇pytorch中交叉熵损失(nn.CrossEntropyLoss())的计算过程详解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-05-02
  • pyTorch深度学习softmax实现解析

    这篇文章主要介绍了pytorch深度学习中对softmax实现进行了详细解析,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助,祝大家多多进步...2021-09-30
  • Pytorch 计算误判率,计算准确率,计算召回率的例子

    今天小编就为大家分享一篇Pytorch 计算误判率,计算准确率,计算召回率的例子,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-04-27
  • pytorch中的squeeze函数、cat函数使用

    这篇文章主要介绍了pytorch中的squeeze函数、cat函数使用,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教...2021-05-20
  • Pytorch实现LSTM和GRU示例

    今天小编就为大家分享一篇Pytorch实现LSTM和GRU示例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-04-27
  • Pytorch如何切换 cpu和gpu的使用详解

    这篇文章主要介绍了Pytorch如何切换 cpu和gpu的使用详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧...2021-03-01
  • pytorch动态网络以及权重共享实例

    今天小编就为大家分享一篇pytorch动态网络以及权重共享实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-04-29
  • 解决Pytorch修改预训练模型时遇到key不匹配的情况

    这篇文章主要介绍了解决Pytorch修改预训练模型时遇到key不匹配的情况,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教...2021-06-05