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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。
标签:
Pytorch,loss,不下降
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