解決Pytorch訓練過程中l(wèi)oss不下降的問題
在使用Pytorch進行神經(jīng)網(wǎng)絡訓練時,有時會遇到訓練學習率不下降的問題。出現(xiàn)這種問題的可能原因有很多,包括學習率過小,數(shù)據(jù)沒有進行Normalization等。不過除了這些常規(guī)的原因,還有一種難以發(fā)現(xiàn)的原因:在計算loss時數(shù)據(jù)維數(shù)不匹配。
下面是我的代碼:
loss_function = torch.nn.MSE_loss() optimizer.zero_grad() output = model(x_train) loss = loss_function(output, y_train) loss.backward() optimizer.step()
要特別注意計算loss時網(wǎng)絡輸出值output和真實值y_train的維數(shù)必須完全匹配,否則訓練誤差不下降,無法訓練。這種錯誤在訓練一維數(shù)據(jù)時很容易忽略,要十分注意。
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