loss.item: inf
时间: 2023-05-10 17:55:50 浏览: 66
这个问题可能是关于深度学习模型训练中的损失函数的问题。如果损失函数的值为无穷大,通常意味着模型出现了一些问题,比如梯度爆炸或梯度消失等。需要检查模型的结构、参数设置、数据集等方面,以找出问题所在并进行调整。具体的解决方法需要根据具体情况而定。
相关问题
修正下列代码中的bug:for epoch in range(10): for batch in train_dataloader: input_ids, attention_mask, label = tuple(t.to(device) for t in batch) optimizer.zero_grad() logits = model(input_ids, attention_mask=attention_mask) loss_func = nn.CrossEntropyLoss() loss = loss_func(logits, label) loss.backward() optimizer.step()
这段代码中没有明显的语法错误,但是缺少定义优化器 `optimizer` 的代码,需要在该段代码之前加上类似于下面的代码:
```python
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)
```
其中,`torch.optim.Adam` 是 PyTorch 内置的 Adam 优化器,`model.parameters()` 用于获取模型的参数,`learning_rate` 是设置的学习率。
此外,为了防止过拟合,通常还需要在每个 epoch 结束后计算验证集的损失,并保存最优的模型参数,代码如下:
```python
best_loss = float('inf')
for epoch in range(num_epochs):
model.train()
for batch in train_dataloader:
# 训练代码
model.eval()
with torch.no_grad():
val_loss = 0
for batch in val_dataloader:
input_ids, attention_mask, label = tuple(t.to(device) for t in batch)
logits = model(input_ids, attention_mask=attention_mask)
loss_func = nn.CrossEntropyLoss()
loss = loss_func(logits, label)
val_loss += loss.item()
val_loss /= len(val_dataloader)
if val_loss < best_loss:
best_loss = val_loss
torch.save(model.state_dict(), 'best_model.pth')
```
其中,`model.train()` 和 `model.eval()` 分别用于开启和关闭模型的训练模式和评估模式,`torch.no_grad()` 用于关闭梯度计算,`best_loss` 用于保存最优的验证集损失,`torch.save` 用于保存最优的模型参数。
epochs = 200 def train(train_loader): train_ls = [] for epoch in range(epochs): loss_sum = 0 for train_batch, labels_batch in train_loader: train_batch, labels_batch = train_batch.to(device), labels_batch.to(device) #preds = torch.clamp(model(train_batch), 1, float('inf')) #l = loss(torch.log(preds), torch.log(labels_batch)) l = loss(model(train_batch),labels_batch) optimizer.zero_grad() l.backward() optimizer.step() loss_sum += l.item() train_ls.append(loss_sum) plt.plot(range(epochs), train_ls) plt.show() train(train_loader)
这段代码是一个完整的训练函数,可以将模型训练200个epochs。代码中的train_loader是一个数据加载器,用于加载训练数据集。在每个epoch中,代码会遍历train_loader中的每个batch并将其送入模型进行训练,同时计算每个batch的损失值。损失值的计算方法是通过模型预测值和标签值计算得到的。在损失值计算完成后,代码会调用optimizer.zero_grad()清空模型的梯度缓存,然后调用l.backward()计算梯度,再调用optimizer.step()更新模型参数。损失值也会累加到loss_sum中。每个epoch的损失值会被添加到train_ls列表中。最终代码会绘制出每个epoch的损失值,以便我们可以观察训练过程中的损失变化情况。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)