多层感知机的从零实现

中文版 pytorch
22

好的，我用的jupyter 没法debug，不过很感谢你的解答

23

在使用3.6 的custom crossentropy function 时候 cost matrix 会出现大量nan， 猜测是梯度爆炸导致上溢，是不是relu + cross entrophy 所导致，但是pytorch.crossentrophy却很好的deal with nan

24

图片
图片1101×362 24.4 KB

25

图片
图片1101×362 24.4 KB
这个是什么问题

26

我觉得你检查一下你的参数初始化设置的时候是不是有问题。

27

我也是遇到这个问题，请问应该怎么解决呢？

28

我这是读取数据的进程太大的原因，把load_data_fashion_mnist函数从库里复制出来改改，把num_workers改成0或者1试试，我这样解决了，沐神的程序给的是4，可能会是我电脑不大行了 :smile:

29

我查阅资料发现可以修改loss函数的输出维度，把nn.CrossEntropyLoss()里的内容去掉，就可以啦

4 Likes
30

要用l.sum.backward，不影响求梯度

1 Like
31

所以看不见是正确的吗，上面有的看得见是为什么啊

32

loss=nn.CrossEntropyLoss(reduction=‘none’)

33

不用卸载 pip install --upgrade d2l就好了 现在已经到了0.17.5了

1 Like
34

你是对的，我之前学着去源代码里面改来改去总是搞不对，用你的这两行代码一下就搞定了 :smiley:

35

最后不是应该有个softmax的吗 ，请问这里是加了 还是没加

36

image
image2323×1419 401 KB

向各位请教一下这个问题应该如何解决。

37

第二个问题：应该是更改安装的d2l库中的torch.py文件吧
我的位置在C:\Users\microsate\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\d2l

38

image
为啥我做了跟你一样的test4，增加了64个隐藏单元的第二个层，结果不一样呢？

num_inputs, num_outputs, num_hiddens1, num_hiddens2 = 784, 10, 256, 64

W1 = nn.Parameter(torch.randn(
    num_inputs, num_hiddens1, requires_grad=True) * 0.01)
b1 = nn.Parameter(torch.zeros(num_hiddens1, requires_grad=True))

W2 = nn.Parameter(torch.randn(
    num_hiddens1, num_hiddens2, requires_grad=True) * 0.01)
b2 = nn.Parameter(torch.zeros(num_hiddens2, requires_grad=True))

W3 = nn.Parameter(torch.randn(
    num_hiddens2, num_outputs, requires_grad=True) * 0.01)
b3 = nn.Parameter(torch.zeros(num_outputs, requires_grad=True))


params = [W1, b1, W2, b2, W3, b3]
39

看评论区，出这个问题DataLoader worker (pid(s) 27196, 9688, 1548, 28164) exited unexpectedly。用这个train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)
test_iter.num_workers = 0
train_iter.num_workers = 0

出这个问题RuntimeError：grad。将loss = nn.CrossEntropyLoss() #书中loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction=‘none’)

实测自己已经解决

2 Likes
41

You should set the param “reductoin” in CrossEntropy with “mean”

1 Like
42

是不是开启了代理？关闭代理会对这种情况有所帮助。