症状:前向计算一切正常.梯度反向传播的时候就出现异常,梯度从某一层开始出现Nan值(Nan: Not a number缩写,在numpy中,np.nan != np.nan,是唯一个不等于自身的数). フォワードの計算に異常なしでも.その模型の変量をアプデートする時に異常な数字が出る.Pythonのプログラムにあるなら.Nanというもの現れることです. 根因:原因目前遇到的分为两种,其一——你使用了power(x, a) (a < 1)这样的算子,因为power函数这样的算子,在梯度反向传播阶段

NaN “Not a Number”.出现这个数值比较少见,以至于我们可以不理它.当运算无法返回正确的数值时,就会返回“NaN”值.NaN 值非常特殊,因为它“不是数字”,所以任何数跟它都不相等,甚至 NaN 本身也不等于 NaN . isNaN()计算一个参数,检查它是否为数值. 语法isNaN(testValue) 参数 testValue : 你想要测试的值.描述isNaN() 是一个内建的 JavaScript 函数.它并不是与任何对象关联的方法,而仅仅是语言的一部分.在支持 NaN 的

1.计算指定时间距今多久 var date1=new Date('2017/02/08 17:00'); //开始时间 var date2=new Date(); //当前时间 var date3=date2.getTime()-date1.getTime() //时间差的毫秒数 //计算出相差天数 var days=Math.floor(date3/(24*3600*1000)) //计算出小时数 var leave1=date3%(24*3600*1000) //计算天数后剩余的毫秒数 va

/** * 计算持续时长 * * @param int $second 秒数 * @return string $duration 5天10小时43分钟40秒 */ function second2duration($seconds) { $duration = ''; $seconds = (int) $seconds; if ($seconds <= 0) { return $duration; } list($day, $hour, $minute, $second) = explode(

iOS墨卡托和GPS坐标计算距离时误差测试,测试结果: 墨卡托和gps坐标来回转换没有误差. 墨卡托坐标计算出的距离比gps坐标计算出的距离大,100/92*100 = 108米,每100米多算出8米. 故随着导航距离缩短,误差会逐渐变小. log 25.780135+0800 gps_mktDistanceTest[91276:1928266] mkt dis = 10.00 25.781216+0800 gps_mktDistanceTest[91276:1928266] gps dis =

js 为什么计算结果老是出现NaN 可能原因: 1.操作的两个数,类型不一致 2.有一个值为NaN,计算後为NaN 1. 转换函数: js提供了parseInt()和parseFloat()两个转换函数.前者把值转换成整数,后者把值转换成浮点数.只有对String类型调用这些方法,这两个函数才能正确运行:对其他类型返回的都是NaN(Not a Number). parseInt("1234blue"); //returns 1234parseInt("0xA");

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

我之前的一篇文章,带大家揭晓了 Python 在给内置对象分配内存时的 5 个奇怪而有趣的小秘密.文中使用了sys.getsizeof()来计算内存,但是用这个方法计算时,可能会出现意料不到的问题. 文档中关于这个方法的介绍有两层意思: 该方法用于获取一个对象的字节大小(bytes) 它只计算直接占用的内存,而不计算对象内所引用对象的内存 也就是说,getsizeof() 并不是计算实际对象的字节大小,而是计算"占位对象"的大小.如果你想计算所有属性以及属性的属性的大小,getsize

1: <style> .item { width: 500px; height: 50px; margin: 0 auto; text-align: center; font-size: 30px; color: orange; } strong { background-color: orange; padding: 0 10px; color: #fff; border-radius: 4px; } </style> 2: <div class="days-co

后台传来毫秒,前台转换成对应的时分秒 //在线时长 function longTime(seconds){ //总秒数 //seconds=seconds/1000; //得到小时 var hour = seconds/3600; var r = seconds%3600; var m = r/60; var s = r%60; return parseInt(hour)+":"+parseInt(m)+":"+parseInt(s); }

Contents [hide] 1 前言 2 bug 3 解决方法 4 网络问题 前言 添加一台计算节点后无法创建虚拟机.在调度层就错误: bug https://review.openstack.org/gitweb?p=openstack%2Fnova.git;a=commitdiff;h=6d9feddabc9bf8a748c52f27e669592fb69062a4 我们这里没有采用该方法,直接去掉metrics的调用,目前metrics暂时不用. 解决方法 class MetricsW

--年.月.日.时.分.秒 datediff(yy,date1,date2) datediff(m,date1,date2) datediff(d,date1,date2) datediff(hh,date1,date2) datediff(n,date1,date2) datediff(s,date1,date2) datediff(ms,date1,date2) --YEAR('2008-11-2 00:00:00')  --年 --MONTH('2008-11-2 00:00:00')  

▶ 使用 OpenACC 的 parallel 构件来计算规约,主要想说的是 win10 pgi 和 win10 WSL pgi 结果的不同和关于 for 循环的一个小坑 ● 正常的代码 #include <stdio.h> #include <openacc.h> ; int main() { int i, sum, temp, a[N]; ; i < N; i++) a[i] = i; #ifdef _OPENACC printf("device:%d, dev

/ ****************************************************************************** * Created on : 2017-5-30 17:12 * author : 硫酸亚铜 *需要在solution->Run Calculation->Options勾选Data Sampling for Time Statistics *否则会报错 ****************************************

// 倒计时 daojishi(params) { let _this = this; let datetemp = this.servertimes; let lasttime = Date.parse(datetemp.replace(/-/g,"/")); // new Date(datetemp).getTime() 为NaN let nowtime = parseInt(new Date().getTime()); let intDiff =parseInt(lasttime

最近在看算法相关的文档 在时间复杂度环节 遇到一个实例: 导入timeit模块后,通过Timer定时器计算两种不同处理方法的时间复杂度 错误代码及报错如下图所示: 仔细查阅 发现from__main__import 不是一个连续的变量 而是由 from+__main__+import 三部分组合而成 将红框中的代码改为绿框中的代码之后 代码可以正确执行 正确结果如下:

time.c的Java实现 public class GMT { public static final int EPOCH_YEAR = 1970; public static final int[][] MONTH_DAYS = { {31, 28, 31, 30, 31, 30, 31, 31, 30, 31, 30, 31}, {31, 29, 31, 30, 31, 30, 31, 31, 30, 31, 30, 31} }; public static final long MSEC

日常在做一些性能测试的时候会通过执行时间来判断执行时长,java中最简单的方式如下: //开始时间 long startL= new Date().getTime(); //这里需要导入 java.util.*;包 exceFun(); long endL= new Date().getTime(); //执行时间 System.out.println("startL:"+senStrat +" endL:"+senEndL +" 执行时长:"

额  好像是一句非常简单的代码 ,但是作为新手 ,我是完全看不懂哎 前十眼. 首先 这里的logits是一个 (a,b)维的张量.其中a是你的全连接输出维度,b是一个batch中的样本数量. 我们经过一个argmax的操作,dim=1 意味着找到张量中各自的最大值所在索引.也就是找到每个样本的全连接输出中最大的那一个. 最有可能的预测值. torch.eq会返回一个 batch维的bool值. .sum统计真值的个数..float将真值个数化为浮点,.item将得到的浮点数从列表中取出来. 代码

[源码解析] 深度学习流水线并行 GPipe(3) ----重计算 目录 [源码解析] 深度学习流水线并行 GPipe(3) ----重计算 0x00 摘要 0x01 概述 1.1 前文回顾 1.2 Gradient checkpointing 0x02 背景知识 2.1 求导如何工作 2.2 梯度Checkpoint 2.3 论文内容 2.3.1 主要论文 2.3.2 论文 Training Deep Nets with Sublinear Memory Cost 2.3.2.1 主要思路 2