8.18 tensorflow 训练的时候出现的一系列问题

最新推荐文章于 2024-03-18 10:29:32 发布
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分类专栏： 代码相关问题 文章标签： tensorflow
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/beginerToBetter/article/details/108087647
本文针对深度学习模型训练中常见的问题提供了实用的解决方案，包括学习率调整、过拟合处理和资源管理。通过调整学习率解决训练效果不佳，利用L2正则化避免过拟合，并确保正确关闭会话以释放内存。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1.nan in gradiens
问题：学习率设置的不太适合
解决: 调整学习率

2.训练集损失一直下降，验证集损失不降反增
问题：数据集数据量不多，出现过拟合现象
解决：添加L2正则

3.每次运行之后再次运行出现内存不足现象
问题：初始化的 sess=tf.Session() 未关闭
解决： 在训练的最后添加sess.close()

训练模型中损失（loss）异常分析
github_38052581的博客
02-27 4万+
前言 训练模型过程中随时都要注意目标函数值(loss)的大小变化。一个正常的模型loss应该随训练轮数（epoch）的增加而缓慢下降，然后趋于稳定。虽然在模型训练的初始阶段，loss有可能会出现大幅度震荡变化，但是只要数据量充分，模型正确，训练的轮数足够长，模型最终会达到收敛状态，接近最优值或者找到了某个局部最优值。在模型实际训练过程中，可能会得到一些异常loss值，如loss等于nan；los...
loss训练时候震荡分析
fu6543210的博客
05-03 3万+
分析原因: 1.batch的选择，首先决定的是下降方向，如果数据集比较小，则完全可以采用全数据集的形式。这样做的好处有两点， 1）全数据集的方向能够更好的代表样本总体，确定其极值所在。 2）由于不同权重的梯度值差别巨大，因此选取一个全局的学习率很困难。 2.增大batchsize的好处有三点： 1）内存的利用率提高了，大矩阵乘法的并行化效率提高。 ...
测试集loss值下降问题
sagsadga2312的博客
07-04 7317
首先引入网上的一些说法 train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习; train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合; train loss 趋于不变，test loss不断下降，说明数据集100%有问题; train loss 趋于不变，test loss趋于不变，说明学习遇到瓶颈，需要减小学习率或批量数目; train loss 不...
训练神经网络时，训练集loss下降，但是验证集loss一直不下降
weixin_44438120的博客
07-22 2万+
可以判定问题的原因来自两方面，一方面是模型过拟合，另一方面是训练集和测试机的数据域不同。 一、问题定位： 至于问题的定位排查，建议按照先易后难的角度，也就是先排查训练集和测试集是否存在数据域的不同，再排查模型是否过拟合。 1.关于数据域的排查 具体来讲就是查验训练集和测试集的数据分布不一致，具体来说有如下几点 （1）数据源分布不一样：例如在图像处理中，训练集的图像采集使用的是摄像头A拍摄的，而测试集是摄像头B拍摄的，但是摄像头A和B的拍摄效果差别较大（例如：图像成图的清晰度、对比度等）；在语音识别中，训练集
训练集损失值与验证集损失值的几种关系 （会持续更新哦！）
weixin_44598554的博客
09-25 9493
在机器学习和深度学习中，训练集和验证集是两个非常重要的概念。训练集用于训练模型，而验证集则用于调整模型的超参数以及评估模型的性能。在训练过程中，我们通常会记录训练集与验证集的损失值，以便在训练完成后对模型进行评估。然而，训练集损失值与验证集损失值之间的关系却有很多种可能性，在本文中，我们将讨论以下几种情况。
神经网络的loss不下降
weixin_42774598的博客
07-19 3500
训练集、验证集、测试集loss不下降的原因
过拟合解决
adhkcnbk的博客
08-29 1万+
常见过拟合问题解决
elasticsearch-analysis-ik-8.18.0
05-27
标题中提到的"Elasticsearch-analysis-ik-8.18.0"是一个与Elasticsearch搜索引擎相关的插件，这个插件的版本号为8.18.0。Elasticsearch是一款基于Lucene构建的开源、分布式、RESTful搜索引擎，常用于全文搜索和日志...
8.18celeste存档
08-18
8.18celeste存档
晋业8.18全系列注册机
10-09
晋业8.18全系列注册机
Alibaba-Dragonwell-Standard-8.18.19-x64-windows.zip
02-28
Alibaba Dragonwell的出现，旨在为开发者提供一个与Oracle JDK兼容，同时在性能、稳定性和安全性上有所提升的替代选择。特别是对于Windows用户，Dragonwell提供了特定于Windows平台的优化，确保在Windows操作系统上...
国匹4代 8.18升级固件
06-18
固件升级在IT领域中是常见的一种维护和优化手段，它允许用户对硬件设备或嵌入式系统的软件部分进行更新，以修复已知问题、增加新功能或者提高性能。 国匹4代可能是某种专业设备或控制系统的品牌和型号，而8.18则是...
训练集loss下降，准确率高，测试集loss不变，准确率不变。
m0_69155065的博客
10-15 1023
测试集loss不变，准确率不变。以上情况在某种程度上相当于模型不学习了，(只有一组参数，学习完不在学习)epoch，在训练集得到的参数，应用到测试集上。不能等训练集结束再将参数应用到测试集上。在对数据集进行训练时，权重等参数得到更新，应该保证对。
loss不降低原因以及解决方法
ZauberC的博客
11-08 7486
知乎上还有个总结也挺经典train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习;train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合;train loss 趋于不变，test loss不断下降，说明数据集100%有问题;train loss 趋于不变，test loss趋于不变，说明学习遇到瓶颈，需要减小学习率或批量数目;train loss 不断上升，test loss不断上升，说明网络结构设计不当，训练超参数设置不当，数据集经过清洗等问题。
深度学习训练与验证集首个迭代步很慢，其余训练步骤速度没问题
weixin_63694345的博客
03-18 499
找了很多方法均未得到解决，最后发现外接固态千万注意是不是插在usb2.0的接口，换为3.0会有较大速度提升。
神经网络训练时loss不下降的问题
热门推荐
yeler082的博客
05-16 5万+
当我们训练一个神经网络模型的时候，我们经常会遇到这样的一个头疼的问题，那就是，神经网络模型的loss值不下降，以致我们无法训练，或者无法得到一个效果较好的模型。导致训练时loss不下降的原因有很多，而且，更普遍的来说，loss不下降一般分为三种，即：训练集上loss不下降，验证集上loss不下降，和测试集上loss不下降。这里，首先默认各位都能理解过拟合和欠拟合的概念，如果有不清楚...
elk升级8.18版本
最新发布
05-27
### 升级ELK至8.18版本的关键步骤 升级 ELK 至 8.18 版本是一个复杂的过程，涉及多个组件的更新以及配置文件的调整。以下是关于如何完成此操作的一些指导。 #### 1. **准备工作** 在执行任何升级之前，确保备份现有的 Elasticsearch 数据和配置文件。这可以通过创建快照来实现[^2]： ```bash curl -X PUT "http://localhost:9200/_snapshot/my_backup" -H 'Content-Type: application/json' -d' { "type": "fs", "settings": { "location": "/mnt/backups" } }' ``` #### 2. **停止服务** 为了防止数据损坏，在升级过程中应先停止所有正在运行的服务。可以使用以下命令停止服务[^1]: ```bash sudo systemctl stop elasticsearch.service logstash.service kibana.service filebeat.service metricbeat.service ``` #### 3. **下载并安装新版本** 前往官方 Elastic 下载页面获取最新版软件包，并按照说明进行安装。对于基于 Debian 或 Ubuntu 的系统，可使用 APT 软件源简化过程[^2]: ```bash wget https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch sudo apt-key add GPG-KEY-elasticsearch echo "deb https://artifacts.elastic.co/packages/8.x/apt stable main" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/elastic-8.x.list sudo apt-get update && sudo apt-get install elasticsearch=8.18* ``` #### 4. **迁移索引模板与映射** 如果旧版本中有自定义的索引模板或字段映射，则需手动将其迁移到新的架构下。注意某些字段类型可能已被弃用或更改名称[^4]: ```json PUT _template/new_template_name { "index_patterns": ["log-*"], "mappings": { "properties": { "@timestamp": { "type": "date" }, "message": { "type": "text", "fields": { "keyword": { "type": "keyword" } } } } } } ``` #### 5. **验证兼容性和修复错误** 启动各组件后仔细检查日志输出是否存在异常情况。特别是 Metricbeat 加载 Dashboard 可能会遇到连接失败的问题，此时需要确认 Kibana 是否正常监听外部请求端口[^4]: 编辑 `/etc/metricbeat/metricbeat.yml` 文件中的 `setup.kibana.host` 参数设置成实际地址而非默认 localhost 值。 #### 6. **测试功能完整性** 最后一步是对整个流水线进行全面的功能性检测，包括但不限于查询响应时间、仪表板展示效果等方面的表现评估工作。 ```python import requests response = requests.get('http://<your_kibana_host>:5601/') if response.status_code == 200: print("Kibana is accessible.") else: print(f"Error accessing Kibana: {response.text}") ```
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