该问题的出现一般会出现损失函数上多半是loss.backward()这一句:
首先是分类问题:
首先检查一下是不是多分类问题的损失函数用成二分类的损失函数,其次检查多分类的损失函数的类别数是不是对应的,然后如果是二分类损失函数binary_cross_entropy()要记得加上激活函数sigmoid,多分类它们自带的有softmax函数不用管了
然后是回归问题:
对于回归问题,常用的损失函数为MSEloss,而标题中的问题一般不会出现在MSEloss本身,也就是说多半是模型的问题。因此这个时候应当用CPU去跑模型从而得到真正的报错信息,而如果用GPU去运行的话只会掩盖真实的错误信息。
transform: failed to synchronize: cudaErrorAssert: device-side assert triggered
最新推荐文章于 2024-03-22 18:05:04 发布
本文针对神经网络训练过程中出现的loss.backward()问题提供了详细的解决方案,包括分类问题和回归问题的具体检查步骤,帮助读者快速定位并解决训练过程中的损失函数相关问题。
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