PyTorch NN 未训练

青葱年少 2年前 pytorch 874

原文标题 ：PyTorch NN not training

我有一个定制的 NN 模型，它可以工作并希望将其移至 PyTorch 框架。然而，由于一些错误配置，网络可能没有训练。如果您看到奇怪/错误或可能是促成原因的东西，请告知。

import torch
from torch import nn, optim
import torch.nn.functional as F
X_train_t = torch.tensor(X_train).float()
X_test_t = torch.tensor(X_test).float()
y_train_t = torch.tensor(y_train).long().reshape(y_train_t.shape[0], 1)
y_test_t = torch.tensor(y_test).long().reshape(y_test_t.shape[0], 1)

class Classifier(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(22, 10)
        self.fc2 = nn.Linear(10, 1)
        
    def forward(self, x):
        # make sure input tensor is flattened
        x = x.view(x.shape[0], -1)
        
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.log_softmax(self.fc2(x), dim=1)
        
        return x

model = Classifier()
criterion = nn.BCELoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.003)

epochs = 2000
steps = 0

train_losses, test_losses = [], []
for e in range(epochs):
    # training loss
    optimizer.zero_grad()

    log_ps = model(X_train_t)
    loss = criterion(log_ps, y_train_t.type(torch.float32))
    loss.backward()
    optimizer.step()
    train_loss = loss.item()

    # test loss
    # Turn off gradients for validation, saves memory and computations
    with torch.no_grad():
        log_ps = model(X_test_t)
        test_loss = criterion(log_ps, y_test_t.to(torch.float32))
        ps = torch.exp(log_ps)

    train_losses.append(train_loss/len(X_train_t))
    test_losses.append(test_loss/len(X_test_t))
    
    if (e % 100 == 0):
        print("Epoch: {}/{}.. ".format(e, epochs),
          "Training Loss: {:.3f}.. ".format(train_loss/len(X_train_t)),
          "Test Loss: {:.3f}.. ".format(test_loss/len(X_test_t)))

培训未进行：

Epoch: 0/2000..  Training Loss: 0.014..  Test Loss: 0.082.. 
Epoch: 100/2000..  Training Loss: 0.014..  Test Loss: 0.082.. 
...

原文链接：https://stackoverflow.com//questions/71457035/pytorch-nn-not-training

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CountTracula 评论

我相信我找到了解决方案。我错误地使用了 log_softmax 而不是简单的 sigmoid。这解决了问题。

2年前 0条评论
Tomer Geva 评论
问题的根源在于您对 self.fc2 的输出应用了 softmax 操作。self.fc2 的输出大小为 1，因此无论输入如何，softmax 的输出都将为 1。阅读更多关于这里的pytorch包中的softmax激活函数。我怀疑你想使用Sigmoid函数将最后一个线性层的输出转换为区间[0,1]，然后应用某种对数函数。

因为无论输入如何，softmax 的输出都是 1，因此模型训练得不好。我无权访问您的数据，所以我无法准确模拟它，但根据我拥有的信息，用 sigmoid 替换 softmaxactivation 应该可以解决这个问题。

更好和更稳定的方法是使用 BCEWITHLOGITSLOSS 代替criteria = nn.BCELoss() 中的标准，并在最后删除激活函数，因为该标准将 sigmoid 与 BCE 损失一起应用以实现更稳定的数值计算。

总而言之，我的建议是将标准 = nn.BCELoss() 更改为标准 = nn.BCEWithLogitsLoss() 并将 forawrd 函数更改如下：
```
def forward(self, x):
        # make sure input tensor is flattened
        x = x.view(x.shape[0], -1)
        
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
```
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