训练迭代loss降低 map反而逐渐降低

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

将caffe训练时loss的变化曲线用matlab绘制出来

1. 首先是提取训练日志文件; 2. 然后是matlab代码: clear all; close all; clc; log_file = '/home/wangxiao/Downloads/43_attribute_baseline.log'; fid = fopen(log_file, 'r'); fid_accuracy = fopen('/home/wangxiao/Downloads/output_accuracy.txt', 'w'); fid_loss = fopen('/hom

freemarker迭代list、map等常规操作，将数据放到模板中

转自:https://blog.csdn.net/wickedvalley/article/details/65937189 一.controller开始准备模型.数据1.po类 package com.hbut.ssm.po; /** * pojo类 * */ public class Children { private String name; private Integer age; private String gender; public Children(String name,

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

前端迭代取出后台map返回的数据

<body> <div th:each="map : ${response}"> <span th:text="${map.key}">教授</span> <div th:each="list : ${map.value}"> <figure> <img th:attr="src=@{list.downloadLink}"> <figca

一行代码将两个列表拼接出第三个列表（两个可迭代对象相加产生第三个可迭代对象）--map()方法

map()方法 map(func, *iterables) --> map object lambda方法: lambda 参数 :返回值 a = map(',7]) print(list(a))--可以用b = list(a)引用b print(*a)---可以打印出来列表内容运行结果:['12', '34', 11]

Pytorch_Part5_迭代训练

VisualPytorch beta发布了! 功能概述:通过可视化拖拽网络层方式搭建模型,可选择不同数据集.损失函数.优化器生成可运行pytorch代码扩展功能:1. 模型搭建支持模块的嵌套:2. 模型市场中能共享及克隆模型:3. 模型推理助你直观的感受神经网络在语义分割.目标探测上的威力:4.添加图像增强.快速入门.参数弹窗等辅助性功能修复缺陷:1.大幅改进UI界面,提升用户体验:2.修改注销不跳转.图片丢失等已知缺陷:3.实现双服务器访问,缓解访问压力访问地址:http://sunie

SetProcessWorkingSetSize 降低程序运行内存

在项目中对程序性能优化时,发现用SetProcessWorkingSetSize() 方法使内存降低了很多,于是查阅了相关的资料如下. 一 SetProcessWorkingSetSize 的工作原理以下来自:http://blog.csdn.net/zlt982001/archive/2005/08/28/466879.aspx 那么我的程序为什么能够将占用的内存移至虚拟内存呢? 其实,你也可以,试试看把一个程序最小化到任务栏,再看看任务管理器,看到没,你的程序占用的实际内存一下子减少了,看

SetProcessWorkingSetSize() 方法使内存降低了很多（把内存放到交换区，其实会降低性能）——打开后长时间不使用软件，会有很长时间的加载过程，原来是这个！

在项目中对程序性能优化时,发现用SetProcessWorkingSetSize() 方法使内存降低了很多,于是查阅了相关的资料如下: 我的程序为什么能够将占用的内存移至虚拟内存呢? 其实,你也可以,试试看把一个程序最小化到任务栏,再看看任务管理器.看到没,你的程序占用的实际内存一下子减少了,看来并不是我有什么方法能够压缩内存,而是操作系统本身就有这个机制,即当程序不使用时(最小化),操作系统会调用某些命令,来将该程序占用的内存移至虚拟内存,只保留一小部分常规代码.所以我们就看到了这种情景,

(转) Delete/Truncate删除,释放表空间、降低高水位线、resize释放磁盘空间相关优化

硬盘空间不足,打算删除数据库中的多余数据,但删除数据后,硬盘硬盘空间不能释放.[delete后用:alter table table_name move truncate后用:alter table table_name deallocate unused 均不可解决] 解决方法: --delete/truncate删除,释放表空间.降低高水位线.resize释放磁盘空间相关优化汇总--查询DBF文件.数据库空间.高水位线占用情况 select /*+ ordered use_hash(a

YOLOv4实用训练实践

YOLOv4实用训练实践准备工作推荐使用Ubuntu 18.04 CMake >= 3.8: https://cmake.org/download/ CUDA >= 10.0: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive OpenCV >= 2.4: https://opencv.org/releases.html cuDNN >= 7.0 for CUDA >= 10.0https://developer.nvid

怎样训练YOLOv3

怎样训练YOLOv3 Training YOLOv3 : Deep Learning based Custom Object Detector 本文将在一些公开的雪人图片和视频上分享训练过程.有助于训练的脚本和结果.可以使用相同的过程来训练具有多个目标检测. 先下载代码,例如, 下载地址一:https://github.com/madhawav/YOLO3-4-Py 下载地址二:https://github.com/Eric3911/yolov3_darknet 1. 数据集与任何深度学习任务

caffe︱深度学习参数调优杂记+caffe训练时的问题+dropout/batch Normalization

一.深度学习中常用的调节参数本节为笔者上课笔记(CDA深度学习实战课程第一期) 1.学习率步长的选择:你走的距离长短,越短当然不会错过,但是耗时间.步长的选择比较麻烦.步长越小,越容易得到局部最优化(到了比较大的山谷,就出不去了),而大了会全局最优一般来说,前1000步,很大,0.1:到了后面,迭代次数增高,下降0.01,再多,然后再小一些. 2.权重梯度消失的情况,就是当数值接近于正向∞,求导之后就更小的,约等于0,偏导为0 梯度爆炸,数值无限大对于梯度消失现象:激活函数 Sigmo

pytorch识别CIFAR10：训练ResNet-34（准确率80%）

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com CNN的层数越多,能够提取到的特征越丰富,但是简单地增加卷积层数,训练时会导致梯度弥散或梯度爆炸. 何凯明2015年提出了残差神经网络,即Reset,并在ILSVRC-2015的分类比赛中获得冠军. ResNet可以有效的消除卷积层数增加带来的梯度弥散或梯度爆炸问题. ResNet的核心思想是网络输出分为2部分恒等映射(identity mapping).残差映射(residual mapping)

SGD训练时收敛速度的变化研究。

一个典型的SGD过程中,一个epoch内的一批样本的平均梯度与梯度方差,在下图中得到了展示. 无论什么样的网络结构,无论是哪一层网络的梯度,大体上都遵循下面这样的规律: 高信号/噪音比一段时间之后,信号/噪音比逐渐降低,收敛速度减缓,梯度的方差增大,梯度均值减小. 噪音增加的作用及其必要性会在另一篇文章中阐述,这里仅讨论噪音的产生对于模型收敛速度能够产生怎样的影响. 首先定义模型收敛速度:训练后期,噪音梯度导致权重更新时,导致系统新增的熵 H(混乱度)对于SGD迭代次数 t 的导数. 对于第k层

Keras/Tensorflow训练逻辑研究

Keras是什么,以及相关的基础知识,这里就不做详细介绍,请参考Keras学习站点http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ Tensorflow作为backend时的训练逻辑梳理,主要是结合项目,研究了下源代码! 我们的项目是智能问答机器人,基于双向RNN(准确的说是GRU)网络,这里网络结构,就不做介绍,只研究其中的训练逻辑,我们的训练是基于fit_generator,即基于生成器模型,节省内存,有助效率提升. 什么是生成器以及生成器的工作原理,这里不

caffe 如何训练自己的数据图片

申明:此教程加工于caffe 如何训练自己的数据图片一.准备数据有条件的同学,可以去imagenet的官网http://www.image-net.org/download-images,下载imagenet图片来训练.但是我没有下载,一个原因是注册账号的时候,验证码始终出不来(听说是google网站的验证码,而我是上不了google的).第二个原因是数据太大了... 我去网上找了一些其它的图片来代替,共有500张图片,分为大巴车.恐龙.大象.鲜花和马五个类,每个类100张.需要的同学,可到

神经网络训练时出现nan错误

现在一直在用TensorFlow训练CNN和LSTM神经网络,但是训练期间遇到了好多坑,现就遇到的各种坑做一下总结 1.问题一;训练CNN的时候出现nan CNN是我最开始接触的网络,我的研究课题就是利用CNN,LSTM等网络对人体动作做识别.动作数据来源于手机的加速度计,做动作的人在固定位置携带手机并做特定动作,实验人员接收手机的加速度计数值并打上特定的动作标签. 在训练CNN网络时一共遇到两处坑,一是遇到在训练期间遇到nan错误,这个错误很常见.nan的错误多源于你的学习率设置的太大或者ba

训练深度学习网络时候，出现Nan是什么原因，怎么才能避免？——我自己是因为data有nan的坏数据，clear下解决

from:https://www.zhihu.com/question/49346370 Harick 梯度爆炸了吧. 我的解决办法一般以下几条:1.数据归一化(减均值,除方差,或者加入normalization,例如BN.L2 norm等):2.更换参数初始化方法(对于CNN,一般用xavier或者msra的初始化方法):3.减小学习率.减小batch size:4.加入gradient clipping: 发布于 2016-09-04 仁孟说明训练不收敛了, 学习率

【计算机视觉】【神经网络与深度学习】YOLO v2 detection训练自己的数据2

1. 前言关于用yolo训练自己VOC格式数据的博文真的不少,但是当我按照他们的方法一步一步走下去的时候发现出了其他作者没有提及的问题.这里就我自己的经验讲讲如何训练自己的数据集. 2.数据集这里建议大家用VOC和ILSVRC比赛的数据集,因为xml文件都是现成的,省去很多功夫.当然除非你是个执着的孩子就想凭借着非人的毅力和追逐斗鸡眼这种个性特征而自己去标记label. 勤劳的孩子想自己标记的可以自己去github搜索 labelImg , 下载好make后直接运行就可以.具体使用方法先不做

[源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (3)

[源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (3) 目录 [源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (3) 0x00 摘要 0x01 ZeRO-Offload 1.1 设计原则 1.2 ZeRO 0x02 卸载策略 2.1 数据流图 2.2 限制CPU计算 2.3 最小化计算量 2.4 最大化内存节约 2.5 唯一最优化策略 2.6 ZeRO-Offload Schedule 2.6.1 单机计划 2.6.2 多节点计划 0x03 FairScale Offload 使

巴特西