症状:前向计算一切正常.梯度反向传播的时候就出现异常,梯度从某一层开始出现Nan值(Nan: Not a number缩写,在numpy中,np.nan != np.nan,是唯一个不等于自身的数). フォワードの計算に異常なしでも.その模型の変量をアプデートする時に異常な数字が出る.Pythonのプログラムにあるなら.Nanというもの現れることです. 根因:原因目前遇到的分为两种,其一——你使用了power(x, a) (a < 1)这样的算子,因为power函数这样的算子,在梯度反向传播阶段

1. tf.matmul(X, w) # 进行点乘操作 参数说明:X,w都表示输入的数据, 2.tf.equal(x, y) # 比较两个数据对应位置的数是否相等,返回值为True,或者False 参数说明:x,y表示需要比较的两组数 3.tf.cast(y, 'float') # 将布尔类型转换为数字类型 参数说明:y表示输入的数据,‘float’表示转换的数据类型 4.tf.argmax(y, 1) # 返回每一行的最大值的索引 参数说明:y表示输入数据,1表示每一行的最大值的索引,0表示每

[阿里DIN] 从论文源码学习 之 embedding层如何自动更新 目录 [阿里DIN] 从论文源码学习 之 embedding层如何自动更新 0x00 摘要 0x01 DIN源码 1.1 问题 1.2 答案 0x02 原理 2.1 随机梯度下降SGD 2.2 反向传播 2.3 自动求导 0x03 优化器 3.1 Optimizer基类 3.2 反向传播过程 3.2.1 compute_gradients 3.2.2 gradients 3.2.3 apply_gradients 3.3 Ad

参考链接:http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/ 如果熟悉英文的话,强烈推荐阅读原文,毕竟翻译过程中因为个人理解有限,可能会有谬误,还望读者能不吝指出.另外,由于原文太长,分了两部分翻译,本篇主要是梯度下降优化算法的总结,下篇将会是随机梯度的并行和分布式,以及优化策略的总结. 梯度下降是优化中最流行的算法之一,也是目前用于优化神经网络最常用到的方法.同时,每个优秀的深度学习库都包含了优化梯度下降的多种算法的实现(比如, las

转载自: https://blog.csdn.net/qq_25737169/article/details/78847691 前言 本文主要深入介绍深度学习中的梯度消失和梯度爆炸的问题以及解决方案.本文分为三部分,第一部分主要直观的介绍深度学习中为什么使用梯度更新,第二部分主要介绍深度学习中梯度消失及爆炸的原因,第三部分对提出梯度消失及爆炸的解决方案.有基础的同鞋可以跳着阅读. 其中,梯度消失爆炸的解决方案主要包括以下几个部分. - 预训练加微调 - 梯度剪切.权重正则(针对梯度爆炸) - 使

准备 我的环境是python3.6,sc2包0.11.1 机器学习包下载链接:pysc2 地图下载链接maps pysc2是DeepMind开发的星际争霸Ⅱ学习环境. 它是封装星际争霸Ⅱ机器学习API,同时也提供Python增强学习环境. 以神族为例编写代码,神族建筑科技图如下: 采矿 # -*- encoding: utf-8 -*- ''' @File : __init__.py.py @Modify Time @Author @Desciption ------------ -------

认识 梯度的本意是一个向量(矢量),表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值,即函数在该点处沿着该方向(此梯度的方向)变化最快,变化率最大(为该梯度的模), 我感觉, 其实就是偏导数向量方向呗, 沿着这个向量方向可以找到局部的极值. from random import random def gradient_down(func, part_df_func, var_num, rate=0.1, max_iter=10000, tolerance=1e-10): ""&quo

一.TensorFlow为什么要存在变量收集的过程,主要目的就是把训练过程中的数据,比如loss.权重.偏置等数据通过图形展示的方式呈现在开发者的眼前. 自定义参数:自定义参数,主要是通过Python去执行,然后传入对应的参数.常见的有路径.训练次数等. 梯度下降:这个应该是最常见的训练手段了,在监督学习中,基本上都是采用这种方式,所以了解其中的使用过程还是很多必要的. 二.变量收集 tf.summary.scalar(<name>, <tensor>):通过标量的方式来统计数据(

PyTorch中的梯度累加 使用PyTorch实现梯度累加变相扩大batch PyTorch中在反向传播前为什么要手动将梯度清零? - Pascal的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/303070254/answer/573037166 这种模式可以让梯度玩出更多花样,比如说梯度累加(gradient accumulation) 传统的训练函数,一个batch是这么训练的: for i,(images,target) in enumerate(trai

我一直觉得TensorFlow的深度神经网络代码非常困难且繁琐,对TensorFlow搭建模型也十分困惑,所以我近期阅读了大量的神经网络代码,终于找到了搭建神经网络的规律,各位要是觉得我的文章对你有帮助不妨点一个关注. 我个人把深度学习分为以下步骤:数据处理 --> 模型搭建 --> 构建损失 --> 模型训练 --> 模型评估 我先把代码放出来,然后一点一点来讲 # Author:凌逆战 # -*- encoding:utf-8 -*- # 修改时间:2020年5月31日 imp

论文通过DBTD方法计算过滤阈值,再结合随机剪枝算法对特征值梯度进行裁剪,稀疏化特征值梯度,能够降低回传阶段的计算量,在CPU和ARM上的训练分别有3.99倍和5.92倍的加速效果   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Accelerating CNN Training by Pruning Activation Gradients 论文地址:https://arxiv.org/abs/1908.00173 Introduction   在训练过程中,特征值梯度的回传和权值梯度的计算占了

BGD(Batch gradient descent)批量梯度下降法:每次迭代使用所有的样本(样本量小)    Mold 一直在更新 SGD(Stochastic gradientdescent)随机梯度下降法:每次迭代使用一组样本(样本量大)Mold 把一批数据过完才更新一次 针对BGD算法训练速度过慢的缺点,提出了SGD算法,普通的BGD算法是每次迭代把所有样本都过一遍,每训练一组样本就把梯度更新一次.而SGD算法是从样本中随机抽出一组,训练后按梯度更新一次,然后再抽取一组,再更新一次,在样

PS:要转载请注明出处,本人版权所有. PS: 这个只是基于<我自己>的理解, 如果和你的原则及想法相冲突,请谅解,勿喷. 前置说明   本文作为本人csdn blog的主站的备份.(BlogID=105) 环境说明 Windows 10 VSCode Python 3.8.10 Pytorch 1.8.1 Cuda 10.2 前言   从我2017毕业到现在为止,我的工作一直都是AI在边缘端部署落地等相关内容.所以我的工作基本都集中在嵌入式+Linux+DL三者之内的范围,由于个人兴趣和一些

[源码解析] 深度学习流水线并行GPipe (2) ----- 梯度累积 目录 [源码解析] 深度学习流水线并行GPipe (2) ----- 梯度累积 0x00 摘要 0x01 概述 1.1 前文回顾 0x02 基本概念 2.1 背景知识 2.2 产生原因 2.3 本质 2.4 VS 数据并行 2.5 解决问题 0x03 PyTorch 梯度累积 3.1 自动累积 3.2 代码示例 3.3 DistributedDataParallel 的梯度累积 3.3.1 单卡模型梯度累计 3.3.2 D

明天博士论文要答辩了,只有一张12G二手卡,今晚通宵要搞定10个模型实验 挖槽,突然想出一个T9开天霹雳模型,加载不进去我那张12G的二手卡,感觉要错过今年上台Best Paper领奖   上面出现的问题主要是机器不够.内存不够用.在深度学习训练的时候,数据的batch size大小受到GPU内存限制,batch size大小会影响模型最终的准确性和训练过程的性能.在GPU内存不变的情况下,模型越来越大,那么这就意味着数据的batch size智能缩小,这个时候,梯度累积(Gradient Ac

大规模机器学习: 线性回归的梯度下降算法:Batch gradient descent(每次更新使用全部的训练样本) 批量梯度下降算法(Batch gradient descent): 每计算一次梯度会遍历全部的训练样本,如果训练样本的比较多时,内存消耗过大. 随机梯度下降算法: 1. 首先将随机打乱的训练样本数据 2. 外循环:(一般2—10次即可,若内循环中次数100000以上,则一次即可) 内循环:遍历所有的训练样本,每次梯度下降时使用一个样本计算梯度. 与批量梯度像算法相比,其下降曲线不

梯度检验是一种对求导结果进行数值检验的方法,该方法可以验证求导代码是否正确. 1. 数学原理   考虑我们想要最小化以 θ 为自变量的目标函数 J(θ)(θ 可以为标量和可以为矢量,在 Numpy 的编程环境下,处理是一样的),迭代梯度更新公式为: 可以以sigmoid函数为例, 其导数形式为 我们可以实现梯度下降算法,那我们怎么知道g(z)梯度的准确性呢? 回忆导数的数学定义: 由此我们可得梯度校验的数值校验公式: 这便是梯度检验的原理.在实际应用中,我们常将ϵ设置为一个很小的常数,比如10-

1. DNN神经网络的前向传播(FeedForward) 2. DNN神经网络的反向更新(BP) 3. DNN神经网络的正则化 1. 前言 DNN前向传播介绍了DNN的网络是如何的从前向后的把数据传递过去的,但是只有这个过程还不够,我们还需要想办法对所有参数进行一个梯度的更新,才能使得网络能够慢慢的学习到新的东西. 在神经网络中有一种通用的方法来更新参数,叫做反向更新BP. 2. DNN反向更新过程 根据前面的前向传播的过程我们得到了一个传播公式,其中\(\sigma\)是激活函数,对具体的函数

maxpooling 的 max 函数关于某变量的偏导也是分段的,关于它就是 1,不关于它就是 0: BP 是反向传播求关于参数的偏导,SGD 则是梯度更新,是优化算法: 1. 一个实例 relu = tf.nn.relu(tf.matmul(x, W) + b) C = [...] [db, dW, dx] = tf.gradient(C, [b, w, x])

梯度下降法作为一种反向传播算法最早在上世纪由geoffrey hinton等人提出并被广泛接受.最早GD由很多研究团队各自发表,可他们大多无人问津,而hinton做的研究完整表述了GD方法,同时hinton为自己的研究多次走动人际关系使得其论文出现在了当时的<nature>上,从此GD开始得到业界的关注.这为后面各种改进版GD的出现与21世纪深度学习的大爆发奠定了最重要的基础. PART1:original版的梯度下降法 首先已经有了 对weights和bias初始化过的神经网络计算图,也有一