tensorflow 第一次训练loss很大,第二次很小

2024-11-05

tensorflow 训练网络loss突然出现nan的情况

1.问题描述:开始训练一切都是那么的平静,很正常! 突然loss变为nan,瞬间懵逼! 2.在网上看了一些解答,可能是梯度爆炸,可能是有关于0的计算.然后我觉得可能是关于0的吧,然后进行了验证. 3.验证方法:因为我使用的是softmax loss, 我直接打印每一步的输出向量中的最大值即: print(np.max(y.eval({x:data}))) 发现最大值接近1甚至有的就是1.0,可想而知,其他维度都接近0了,那么我们来看公式: 交叉熵loss: y_ * log(y) 当0*log

tensorflow,model,object_detection,训练loss先下降后递增，到几百万，解决tensorflow,model,object,detection,loss,incease

现象:训练loss一开始下降一部分,跌代到若干次(具体多少和你的learning rate大小有关,大就迭代小就发生,小就需要多几次迭代) 日志如下(下面的日志来源于网络,我自己的日志已经clear掉了,不过不影响): INFO:tensorflow:global step 272: loss = 0.2479 (0.158 sec/step) INFO:tensorflow:global step 273: loss = 0.3874 (0.159 sec/step) INFO:tensorf

tensorflow 单机多GPU训练时间比单卡更慢/没有很大时间上提升

使用tensorflow model库里的cifar10 多gpu训练时,最后测试发现时间并没有减少,反而更慢参考以下两个链接 https://github.com/keras-team/keras/issues/9204 https://medium.com/@c_61011/why-multi-gpu-training-is-not-faster-f439fe6dd6ec 原因可能是在cpu上进行参数梯度同步占每一步的很大比例 ‘’‘ It seems that CPU-side data

MySQL数据很大的时候

众所周知,mysql在数据量很大的时候查询的效率是很低的,因为假如你需要 OFFSET 100000 LIMIT 5 这样的数据,数据库就需要跳过前100000条数据,才能返回给你你需要的5条数据.由于数据在磁盘上面不一定是相等长度的,所以没法在跳过这100000条数据上面进行优化,只能一条一条地查找数据.找到结尾处并查找下一条,这就导致了数据库很差的性能.解决的办法就是使用 seek 这种方法,可以参考这篇文章 . 假如你有这样的数据, | ID | VALUE | PAGE_BOUNDAR

APP UI结构-首页功能点大集锦，很干很详细

APP UI结构的系列的文章有一段时间没有更新了,因为最近在学一些新东西和看一些新书籍,适当的给自己充电也是为了更好的输出,言归正传,今天想跟大家聊的是和首页相关的一些内容,可能有些内容最近有的小伙伴已经更新过了,相信大家也看见了,比如导航的分类.加载的分类等,感觉写的都很不错,我也在犹豫这些内容还要不要再写,但是思考再三,还是决定写一下吧,毕竟这是APP UI结构系列文章里不可缺少的一部分,作为一个处女座伪完美主义者,还是决定有始有终. 首页相关(上) 关于首页的内容还是蛮多的,我给分成了上下

深度学习笔记 (二) 在TensorFlow上训练一个多层卷积神经网络

上一篇笔记主要介绍了卷积神经网络相关的基础知识.在本篇笔记中,将参考TensorFlow官方文档使用mnist数据集,在TensorFlow上训练一个多层卷积神经网络. 下载并导入mnist数据集首先,利用input_data.py来下载并导入mnist数据集.在这个过程中,数据集会被下载并存储到名为"MNIST_data"的目录中. import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=T

2018天梯赛第一次训练题解和ac代码

随着评讲的进行代码和题解会逐步放上来 2018天梯赛第一次训练 1001 : 进制转换 Time Limit(Common/Java):1000MS/10000MS Memory Limit:65536KByteTotal Submit: 78 Accepted: 42 Description 输入一个十进制数N,将它转换成R进制数输出. Input 输入数据包含多个测试实例,每个测试实例包含两个整数N(32位整数)和R(2<=R<=16) Output 为每个测

利用阿里云容器服务打通TensorFlow持续训练链路

本系列将利用Docker和阿里云容器服务,帮助您上手TensorFlow的机器学习方案第一篇:打造TensorFlow的实验环境第二篇:轻松搭建TensorFlow Serving集群第三篇:打通TensorFlow持续训练链路第四篇:利用Neural Style的TensorFlow实现,像梵高一样作画第五篇:轻松搭建分布式TensorFlow训练集群(上) 本文是该系列中的第三篇文章, 将为您介绍如何利用阿里云的服务快速搭建TensorFlow从训练到服务的交付平台. 随着goog

PHP读写大“二进制”文件，不必申请很大内存（fopen、fread、fwrite、fclose）

<?php /** * 读写大二进制文件,不必申请很大内存 * 只有读取到内容才创建文件 * 保证目录可写 * * @param string $srcPath 源文件路径 * @param string $dstPath 目标文件路径 * @return bool */ function fetch_big_file($srcPath, $dstPath) { set_time_limit(0); // 设置脚本执行时间无限长 if (!$fpSrc = fopen($srcPath, "

斯坦福大学公开课机器学习：machine learning system design | data for machine learning（数据量很大时，学习算法表现比较好的原理）

下图为四种不同算法应用在不同大小数据量时的表现,可以看出,随着数据量的增大,算法的表现趋于接近.即不管多么糟糕的算法,数据量非常大的时候,算法表现也可以很好. 数据量很大时,学习算法表现比较好的原理: 使用比较大的训练集(意味着不可能过拟合),此时方差会比较低:此时,如果在逻辑回归或者线性回归模型中加入很多参数以及层数的话,则偏差会很低.综合起来,这会是一个很好的高性能的学习算法.

读写大“二进制”文件，不必申请很大内存（fopen,fread,fwrite,fclose）

使用rem单位的问题——Google下字体很大

rem的看法 rem单位确实好处蛮多的,它是相对于根节点,让我们整个网站单位可以统一.还可以让我们的字体更好的自适应网站的大小.但是,你用过了就知道,它会出现一个问题: 用Chrome浏览器打开你做的网站的时候,有时候会出现字体很大的情况.但是刷新一下页面就好了. 之所以会出现这种情况,原因是因为我们为了计算方便,将原本默认1rem=16px修改1rem=10px.因此,我们在html中通常做了如下设置: html {font-size: 62.5%; /**10 ÷ 16 × 100% = 6

keras&tensorflow+分布式训练︱实现简易视频内容问答框架

内容来源:Keras 之父讲解 Keras:几行代码就能在分布式环境训练模型把 Keras API 直接整合入 TensorFlow 项目中,这样能与你的已有工作流无缝结合.至此,Keras 成为了 TensorFlow 内部的一个新模块:tf.keras,它包含完整的 Keras API.用 Keras API 定义模型,用 TensorFlow estimator 和 experiments 在分布式环境训练模型. 我们有一组 10 秒短视频组成的数据集,视频内容是人从事各种活动.一个深度

在 C/C++ 中使用 TensorFlow 预训练好的模型—— 直接调用Ｃ++ 接口实现

现在的深度学习框架一般都是基于 Python 来实现,构建.训练.保存和调用模型都可以很容易地在 Python 下完成.但有时候,我们在实际应用这些模型的时候可能需要在其他编程语言下进行,本文将通过直接调用 TensorFlow 的 C/C++ 接口来导入 TensorFlow 预训练好的模型. 1.环境配置点此查看 C/C++ 接口的编译 2. 导入预定义的图和训练好的参数值 // set up your input paths const string pathToGraph = "/ho

在 C/C++ 中使用 TensorFlow 预训练好的模型—— 间接调用 Python 实现

现在的深度学习框架一般都是基于 Python 来实现,构建.训练.保存和调用模型都可以很容易地在 Python 下完成.但有时候,我们在实际应用这些模型的时候可能需要在其他编程语言下进行,本文将通过 C/C++ 间接调用 Python 的方式来实现在 C/C++ 程序中调用 TensorFlow 预训练好的模型. 1. 环境配置为了能在 C/C++ 中调用 Python,我们需要配置一下头文件和库的路径,本文以 Code::Blocks 为例介绍. 在 Build -> Project opt

2018省赛赛第一次训练题解和ac代码

第一次就去拉了点思维很神奇的CF题目 2018省赛赛第一次训练 # Origin Title A CodeForces 607A Chain Reaction B CodeForces 385C Bear and Prime Numbers C CodeForces 670D2 Magic Powder - 2 D CodeForces 360B Levko and Array E CodeForces 68B Energy exchange F

Java 学习之路让我帮助很大的书籍

笔主目前从事Java工作已经5年,满打满算下来,从大二上学期接触 Java 到现在也快走过了 7 个年头.在学习 Java 过程中,网上的一些视频还有一些书籍对我帮助都很大.下面就我自己看过的一些书籍,来分享一些对我帮助比较大的书籍. 1<Head First Java. 第二版> [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-fnPHeqD6-1575423102460)(http://my-blog-to-use.oss-cn-beijing.aliyunc

解决使用vue打包时vendor文件过大或者是app.js文件很大的问题

这篇文章主要介绍了使用vue打包时vendor文件过大或者是app.js文件很大问题的解决方法,非常不错,具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下第一次使用vue2.0开发,之前都是用的angular1.x.在使用vue-cli脚手架打包后(UI用的Element-ui),发现vendor文件很大,将近1M左右..后来翻阅资料才明白,原来webpack把所有的库都打包到了一起,导致文件很大. 我的解决办法: 1.把不常改变的库放到index.html中,通过cdn引入,比如下面这样: 然后

在C#下使用TensorFlow.NET训练自己的数据集

在C#下使用TensorFlow.NET训练自己的数据集今天,我结合代码来详细介绍如何使用 SciSharp STACK 的 TensorFlow.NET 来训练CNN模型,该模型主要实现图像的分类 ,可以直接移植该代码在 CPU 或 GPU 下使用,并针对你们自己本地的图像数据集进行训练和推理.TensorFlow.NET是基于 .NET Standard 框架的完整实现的TensorFlow,可以支持 .NET Framework 或 .NET CORE , TensorFlow.NET

【SecureCRT配置】修改默认卷屏行数当做一个操作，屏幕输出有上百行，当需要将屏幕回翻时，这个设置会有很大帮助，默认为500行，可以改为10000行，不用担心找不到了。选项 => 全局选项 => Default Session => Edit Default Settings => Terminal => Emulation => Scrollback 修改为32000。

SecureCRT配置屏幕内容输出到log文件 SecureCRT看不到前几分钟操作的内容,或者想把通过vi命令查看的日志输出到log文件(在懒得下载日志文件的情况下),所以接下来就这样操作: 文件保存路径 C:\Users\Administrator\Desktop\session_salve-%S-%Y%M%D.log [%Y%M%D_%h:%m:%s] [%h:%m:%s] 最后记得勾选保存会话日志这样每次操作完,就会自动记录操作产生屏幕内容的log日志了,生成的日志见下图,以当前日期

《Spring MVC学习指南》怎么样？答：书名具有很大的欺骗性

2016年6月21日最近,因为工作需要,我从网上买了一本<Spring MVC学习指南>,ISBN编号: 978-7-115-38639-7,定价:49.00元.此书是[美]Paul Deck著于2014年,林催二人于2015年翻译,2016年第6次印刷.我在淘宝上购买时就询问是哪个版本,店小二确实搞不清.我看了淘宝店此书的编辑推荐.目录.内容推荐,仍然看不出是哪个版本. 书买来,我稍微翻了一下,确认是基于Spring MVC 2.5的.这就问题大了,现在3.1版以后,方法完全不同变化很大,

tensorflow 第一次训练loss很大,第二次很小

热门专题