pytorch训练时accuracy收敛缓慢的可能原因

最新推荐文章于 2025-03-15 09:54:49 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_45576923/article/details/108675010
本文分享了作者在使用PyTorch搭建LSTM网络处理THUC新闻数据集时遇到的问题及解决方法。最初模型训练过程中准确率增长缓慢，通过调整学习率，显著提升了模型收敛速度。

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

今天在使用pytorch搭建LSTM网络跑THUC数据集时，发现每遍历一遍50000条数据，准确率只增长了0.001-0.01。后来发现是学习率设置小了。

提高学习率后，模型在前几个epoch就快速收敛了。
这种小错误以后要避免呀！=_=

深度学习训练时网络不收敛的原因分析总结
comway_Li的博客
08-20 4万+
很多同学会发现，为什么我训练网络的时候loss一直居高不下或者准确度时高时低，震荡趋势，一会到11，一会又0.1，不收敛。 又不知如何解决，博主总结了自己训练经验和看到的一些方法。 首先你要保证训练的次数够多，不要以为一百两百次就会一直loss下降或者准确率一直提高，会有一点震荡的。只要总体收敛就行。若训练次数够多（一般上千次，上万次，或者几十个epoch）没收敛，则试试下面方法： 1. 数据...
lstm不收敛_LSTM原理及实践（二）：预测收盘价
weixin_39555579的博客
11-22 1131
介绍完上一节的理论后，我们来实际运用一下，运用ETFs的开高低收四个来预测下一个工作日的收盘价。此文只是写lstm的运用的一个例子，请不要运用于真实预测。。。因为ETFs，stock的价格不仅仅只是时序序列这么简单。这个项目主要用了pytorch，是一个我本人比较喜欢感觉比较容易上手的深度学习框架。数据读取以及处理：# 导入相关包 读入ETFs数据，把时间作为index，只留下开高低收四个变量用于...
神经网络训练不收敛或训练失败的原因小结
m0_61899108的博客
02-28 4831
前言 本文分别从数据方面和模型方面分析了导致模型训练不收敛或失败的原因，数据方面总结了四种可能的原因，模型方面总结了九种可能的问题。除此之外，本文介绍了每种潜在问题的产生后果或现象，并提供了常规做法。 作者：风影忍着@知乎，转载自CV技术指南，文章仅用于学术分享 文章：神经网络训练过程中不收敛或者训练失败的原因 - 知乎 在面对模型不收敛的时候，首先要保证训练的次数够多。在训练过程中，loss并不是一直在下降，准确率一直在提升的，会有一些震荡存在。只要总体趋势是在收敛就行。若训练次数够多（一般.
慢收敛问题以及解决方法
qq_45255257的博客
09-24 5477
慢收敛问题是什么？ 路由表的慢收敛问题并非仅在RIP中出现，任何距离向量协议中都有可能发生的一个基本问题。如下图，能更好的理解慢收敛问题： （a）中的三个路由器都有到网络1中的路由；（b）中到网络 1的路由已经消失了，R2对网络1的路由通告造成了路由选择环路。此刻，如果R1和R2中的任何一个受到发往网络1的数据报，就会彼此的传递该数据报，直到生存时间的计数器超时。 怎么解决慢收敛？ 1.水平分割 路由器从某个接口接收到的更新信息不允许再从这个接口发回去。在这个例子中，不允许R2把它到网络1的路由在通告给R
让PyTorch训练速度更快，你需要掌握这17种方法
Paper weekly
01-17 2000
作者｜LORENZ KUHN来源｜机器之心编译掌握这 17 种方法，用最省力的方式，加速你的 Pytorch 深度学习训练。近日，Reddit 上一个帖子热度爆表。主题内容是关于怎样加...
【深度学习 transformer】使用pytorch 训练transformer 模型,hugginface 来啦
赖德发的博客
09-03 2061
在这个代码示例中，我们首先定义了一个简单的Transformer文本分类模型，它使用了预训练的BERT模型作为编码器。在训练循环中，我们使用优化器来更新模型参数，并使用学习率调度器来调整学习率。在评估循环中，我们计算模型的准确率。在这个代码示例中，我们首先定义了一个简单的Transformer文本分类模型，它使用了预训练的BERT模型作为编码器。在训练循环中，我们使用优化器来更新模型参数，并使用学习率调度器来调整学习率。请注意，这只是一个简化的示例，实际代码可能会更复杂，具体取决于您选择的模型和配置。
PyTorch训练过程可视化全解析：TensorBoard实战手册（九）
最新发布
weixin_69882801的博客
03-15 1020
实现自定义仪表盘return {# 返回自定义HTML内容return ...
PyTorch记录四：训练分类器
liuxin19950129的博客
10-03 817
return x上次我们提到优化器模块optim提供不同的优化器，这里我们选择交叉熵损失计算损失，使用带动量的SGD来更新参数。
手把手教NLP小白如何用PyTorch构建和训练一个简单的情感分类神经网络
chosenbucher的博客
06-13 1838
在现代机器学习和自然语言处理领域，深度学习模型已成为解决复杂问题的关键工具。本文通过一个实际案例，详细介绍如何使用 PyTorch 对 Yelp 餐厅评论进行情感分类。我们从神经网络的基础概念入手，介绍了感知器、激活函数、损失函数和优化器等内容。接着，通过数据预处理、模型定义、训练和评估等步骤，逐步实现一个完整的情感分类器。本文提供了详尽的代码示例和实际应用场景的讲解，帮助读者深入理解深度学习模型的构建和应用。
pytorch模型训练套路（以iris分类为例）
weixin_55798278的博客
12-24 806
定义网络结构，这里定义了一个简单的三层全连接神经网络继承自torch.nn，首先套路化的方法调用父类的构造方法super(IrisNet, self).__init__()，然后定义第一个全连接层（输入层->隐藏层），输入特征是4（即样本特征数量），输出特征这里选择的是15；例如，在一个二维空间中，如果一个特征的取值范围是0到2000，而另一个特征的取值范围是1到5，那么损失函数的等高线会呈现为狭长的椭圆形状。因此，通过对输入数据进行标准化，可以使输入保持在一个合理的范围内，有助于维持良好的数值属性。
win10下pytorch，tensorflow，keras+tf速度对比
lzv2v的专栏
05-07 7212
采用GitHub上的代码运行类似vgg模型，在cifar10上训练，结果朋友torch与tensorflow速度相当，远远快过keras。 pytorchtensorflowkeras+tensorflowversion0.4.01.8.0Keras: 2.1.6 Tensorflow: 1.8.0train time：1min 14s1min 9s1min 51sevaluate time：...
pytorch训练过程问题汇总
qq_42446745的博客
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1、【Pytorch】报错：ValueError: Expected more than 1 value per channel when training, got input size [1, 512] 问题分析：模型中用了batchnomolization，训练中用batch训练的时候，每一轮都多了一个数据。 多数据不可以，但是少数据是可以的。 假设数据集有9843条数据，batch_size=8，9843/8=1230.375，每一组在数据集中选择1230条数据即可，一共8组...
pytorch lstm总结
Leokb24的博客
05-07 2539
pytorch中lstm参数如下: 1.batch_first作用 我习惯把batch作为输入第一维, 所以就把batch_first设为True. 结果跑实验报错, 提示维度有问题.调试后才发现batch_first只会影响input和output维度, h_t和c_t的维度仍然是[num_layers * num_directions, batch, hidden_size] 2.outpu...
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我亦是行人
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pytorch 训练模型很慢，卡数据读取，卡磁盘数据集i/o的解决方案
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LSTM不收敛问题 问题描述 我准备用LSTM建立一个关于时序数据的映射问题，简单点来说就是输入一段有序的数据，经过LSTM之后输出另一段有序的数据，例如输入一段行走的动画骨架数据，输出一段跑的骨架数据。 我的方法 使用了三层的LSTM,将走的数据当作输入，跑的数据当做标签，将网络输出的结果和我的标签数据进行对比（使用了MSE损失函数），然后反向传播改进网络。 我的问题 网络不收敛，损失函数下降...
LSTM在多分类中出现的loss不下降问题（pytorch实现）
qq_50700819的博客
05-02 9440
最近在使用LSTM做基于THUCNews数据集的文本分类。之前用LSTM模型做基于10种新闻种类的分类时可以正常收敛，但是当我把新闻种类扩大到14种类别时，却出现了loss不下降的情况：
【pytorch】深度学习模型调参策略（四）：鉴别并解决训练中的不收敛及不稳定的情况
种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在
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常见的梯度裁剪方法包括L2范数裁剪和L1范数裁剪。max_grad_norm是指梯度裁剪的阈值，通常取值在1到10之间，可根据情况进行调整，max_grad_norm的值越大，梯度裁剪的程度越小，模型训练的稳定性相对较差，但可能会取得更好的性能。相反，max_grad_norm的值越小，梯度裁剪的程度越大，模型训练的稳定性相对较好，但可能会导致性能下降。L2范数能够有效地衡量梯度的大小，因为它是对梯度各元素的平方和进行开方，而平方和能够很好地表示梯度的大小，而开方能够将梯度的大小映射到一个非负的标量值。
pytorch训练整个过程
01-09
### PyTorch 训练模型全流程 #### 准备工作环境 确保安装了必要的库，如PyTorch和其他可能需要的工具包。对于可视化损失函数的变化情况，可以采用Visdom或其他类似的工具来实现实时监控[^4]。 #### 数据加载与预处理 构建数据集类并定义转换操作（transform），用于增强图像或调整张量形状等目的。接着创建DataLoader实例以便于批量读取数据样本，这有助于提高训练效率以及更好地模拟实际应用场景中的流式数据输入方式[^2]。 ```python from torch.utils.data import DataLoader, Dataset import torchvision.transforms as transforms class CustomDataset(Dataset): def __init__(self, transform=None): self.transform = transform def __len__(self): pass # 返回数据集中样本总数 def __getitem__(self, idx): sample = ... # 获取第idx个样本的数据和标签 if self.transform: sample['image'] = self.transform(sample['image']) return sample train_dataset = CustomDataset(transform=transforms.ToTensor()) train_loader = DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=64, shuffle=True) ``` #### 定义网络结构 设计适合解决特定问题类型的神经网络架构，比如卷积神经网络(CNNs)适用于计算机视觉领域；循环神经网络(RNNs)，长短记忆单元(LSTMs)则更擅长处理序列预测等问题。这里以简单的全连接层为例展示基本框架： ```python import torch.nn as nn class Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(input_features, hidden_units) self.relu = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Linear(hidden_units, output_classes) def forward(self, x): out = self.fc1(x) out = self.relu(out) out = self.fc2(out) return out ``` #### 设置优化器与损失函数 选择合适的算法来进行参数更新过程中的最优化求解，并指定衡量误差大小的标准作为反馈信号指导学习方向。常用的组合有Adam/Stochastic Gradient Descent (SGD)+CrossEntropyLoss/Binary Cross Entropy Loss等等。 ```python criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=learning_rate) ``` #### 开始训练阶段 进入核心部分——迭代整个数据集合多次直至收敛为止。每一次完整的遍历称为一个epoch，在此期间还需注意切换`model.train()`模式开启dropout等功能辅助泛化能力提升[^3]。 ```python for epoch in range(num_epochs): net.train() running_loss = 0.0 for i, data in enumerate(train_loader, start=0): inputs, labels = data['image'], data['label'] optimizer.zero_grad() outputs = net(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {running_loss/(i+1):.4f}') ``` #### 测试评估性能 完成一轮或多轮次的学习之后，应当检验所得到的结果质量如何。为此需将模型置于evaluation状态下(`model.eval()`)，禁用掉那些仅限于训练期使用的组件特性，从而获得更加真实的预测表现指标。 ```python correct = 0 total = 0 net.eval() with torch.no_grad(): for data in test_loader: images, labels = data['image'], data['label'] outputs = net(images) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() print('Accuracy of the network on the %d test images: %.2f %%' % (total, 100 * correct / total)) ```
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