nn.Conv2d结果是nan
时间: 2023-11-23 17:53:28 浏览: 34
无法确定 nn.Conv2d 结果为 nan 的具体原因,需要进一步分析代码和数据。通常情况下,nn.Conv2d 的结果为 nan 可能是由于输入数据中存在非法值(如 inf 或 NaN)或者网络参数设置不当导致的。建议检查输入数据和网络参数,确保它们的合法性。如果问题仍然存在,可以尝试使用其他优化器或者调整学习率等超参数来解决问题。
相关问题
nn.Conv2d与nn.functional.Conv2d有啥区别
nn.Conv2d和nn.functional.conv2d是PyTorch中用于进行二维卷积操作的两种方式,它们之间有以下区别:
1. 类与函数:nn.Conv2d是一个类,需要实例化为对象后才能使用,而nn.functional.conv2d是一个函数,可以直接调用。
2. 继承关系:nn.Conv2d是nn.Module类的子类,因此它可以被用作神经网络模型的一部分,并且可以在模型的forward方法中被调用。而nn.functional.conv2d不是nn.Module的子类,它是一个纯函数,只能在模型的forward方法中被调用。
3. 参数传递:nn.Conv2d的参数需要在实例化时进行传递,包括输入通道数、输出通道数、卷积核大小等。而nn.functional.conv2d的参数需要在每次调用时传递,包括输入张量、卷积核、步长、填充等。
4. 内部实现:nn.Conv2d使用了可学习的参数,包括卷积核权重和偏置项,这些参数会在训练过程中进行更新。而nn.functional.conv2d没有可学习的参数,它只是对输入张量进行卷积操作。
下面是一个示例代码,展示了如何使用nn.Conv2d和nn.functional.conv2d进行二维卷积操作:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
# 使用nn.Conv2d进行卷积操作
conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
input1 = torch.randn(1, 3, 32, 32)
output1 = conv1(input1)
# 使用nn.functional.conv2d进行卷积操作
input2 = torch.randn(1, 3, 32, 32)
kernel = torch.randn(64, 3, 3, 3)
output2 = F.conv2d(input2, kernel, stride=1, padding=1)
print(output1.shape)
print(output2.shape)
```
F.conv2d和nn.Conv2d区别
在PyTorch中,F.conv2d和nn.Conv2d都是用于实现卷积操作的函数,但它们之间有一些区别。
1. F.conv2d是一个函数,而nn.Conv2d是一个类。因此,使用F.conv2d时不需要实例化对象,而使用nn.Conv2d时需要实例化对象。
2. F.conv2d是一个函数式API,它不会保存权重,也不会有其他状态。而nn.Conv2d是一个对象,它会保存权重和其他状态。
3. F.conv2d的输入和输出都是张量,而nn.Conv2d的输入和输出都是变量。
4. F.conv2d的参数是张量,而nn.Conv2d的参数是变量。
下面是一个使用F.conv2d和nn.Conv2d实现卷积操作的例子:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
# 使用F.conv2d实现卷积操作
input = torch.randn(1, 1, 28, 28)
weight = torch.randn(16, 1, 3, 3)
output = F.conv2d(input, weight, stride=1, padding=1)
print(output.shape) # 输出:torch.Size([1, 16, 28, 28])
# 使用nn.Conv2d实现卷积操作
conv = nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
input = torch.randn(1, 1, 28, 28)
output = conv(input)
print(output.shape) # 输出:torch.Size([1, 16, 28, 28])
```
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