文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

LSTM Numpy，Loss，Cell State，Gradients，Weight在约250次训练迭代后变为NAN

LSTM (Long Short-Term Memory)是一种循环神经网络（RNN）的变体，用于处理序列数据。它通过使用特殊的记忆单元来解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题，从而更好地捕捉长期依赖关系。

Numpy是Python中用于科学计算的一个重要库，提供了高性能的多维数组对象和用于处理这些数组的工具。Numpy可以用于进行矩阵运算、数值计算、线性代数等。

Loss（损失函数）是用于衡量模型预测结果与真实值之间差异的指标。在训练过程中，模型通过最小化损失函数来优化自身的参数，使得预测结果更接近真实值。

Cell State（细胞状态）是LSTM中的一个重要概念，用于存储和传递信息。细胞状态可以看作是LSTM网络中的记忆单元，负责记住长期的依赖关系。

Gradients（梯度）是指损失函数对于模型参数的偏导数。在训练过程中，通过计算梯度来更新模型参数，使得模型能够逐渐优化。

Weight（权重）是神经网络中连接不同神经元之间的参数。在LSTM中，权重用于控制信息的流动和转换。

当Weight在约250次训练迭代后变为NAN时，可能表示模型出现了梯度爆炸或梯度消失的问题。这种情况下，可以尝试以下解决方法：

  1. 梯度裁剪（Gradient Clipping）：通过限制梯度的范围，防止梯度爆炸。可以使用Numpy中的clip函数对梯度进行裁剪。
  2. 学习率调整（Learning Rate Adjustment）：适当调整学习率，使得模型的参数更新更加稳定。可以尝试使用学习率衰减策略，如指数衰减或余弦退火。
  3. 参数初始化（Parameter Initialization）：合适的参数初始化可以减少梯度消失或梯度爆炸的风险。可以尝试使用Xavier或He等常用的参数初始化方法。
  4. 数据预处理（Data Preprocessing）：检查输入数据是否存在异常值或不合理的数据分布，对数据进行预处理，以减少梯度问题的影响。
  5. 模型结构调整（Model Architecture Adjustment）：尝试调整LSTM网络的结构，如增加或减少隐藏层单元数、调整层数等，以改善梯度问题。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

相关搜索:获取appconfighibernate分页HttpInvoker环境二维码软件link后台拿webshell后台file为nullhtml5 touchhtmlandroid获取Linux系统信息Hyperledger
相关搜索:
页面内容是否对你有帮助？
有帮助
没帮助

相关·内容

    • 解析Tensorflow官方PTB模型的demo

    1: # 在训练以及为输出的保留几率小于1时 # 这里这个dropoutwrapper其实是为每一个lstm cell的输入以及输出加入了dropout机制 lstm_cell = tf.nn.rnn_cell.DropoutWrapper...的输出乘以softmax weight w后加上softmax bias b....= m.initial_state.eval() # ptb_iterator函数在接受了输入，batch size以及运行的step数后输出 # 步骤数以及每一步骤所对应的一对x和y的batch数据...首先，从RNN的根源上说，因为输入输出有着时间关系，我们的模型在训练时每此迭代都要运用到之前迭代的结果，所以如果我们直接使用(cell_output, state) = cell(inputs[:, time_step...这里简便的放入了最后结果，我们可见，在13个epoch时，我们的测试perplexity为117.605, 对应了论文里non-regularized LSTM的114.5，运行时间约5到6小时。

    1.3K80

    理工男的文科梦 —— LSTM深度学习写春联

    本文借助递归神经网络RDD的变种之一LSTM算法，对收集到的6900多条对联进行学习，训练好模型后可以由机器写出对联。 递归神经网络与LSTM 故事从人工神经网络开始，人工神经网络诞生已久。...=True) cell = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell([cell] * num_layers, state_is_tuple=True) initial_state..., probs, cell, initial_state 训练阶段 使用TF sequence_loss_by_example计算所有examples（假设一句话有n个单词，一个单词及单词所对应的label.../couplet.module', global_step=epoch) 训练结束 , 诗性大发 经过漫长的训练（取决于样本数和迭代次数）， loss控制在1.5左右。 ?...可以看到，经过100次的迭代训练，每7次保存一次（saver.save(sess, '.

    1K40

    干货 | 一篇文章教你用TensorFlow写名著

    构建好 LSTM cell 后，为了防止过拟合，在它的隐层添加了 dropout 正则。...后面的 MultiRNNCell实现了对基本 LSTM cell 的顺序堆叠，它接收的是 cell 对象组成的 list。最后 initial_state 定义了初始 cell state。 3....对于每一个字符来说，它经过 LSTM 后的输出大小是1×L（L 为 LSTM cell 隐层的结点数量），我们上面也分析过输入一个 N x M 的 batch，我们从 LSTM 层得到的输出为N×M×L...并计算 logits 和 softmax 后的概率分布。 4. 训练误差计算 至此我们已经完成了整个网络的构建，接下来要定义 train loss 和 optimizer。...我这里设置的迭代次数为 20 次，并且在代码运行中我们设置了结点的保存，设置了每运行 200 次进行一次变量保存，这样的好处是有利于我们后面去直观地观察在整个训练过程中文本生成的结果是如何一步步 “进化

    1.3K80

    干货 | 一篇文章教你用TensorFlow写名著

    构建好 LSTM cell 后，为了防止过拟合，在它的隐层添加了 dropout 正则。...后面的 MultiRNNCell实现了对基本 LSTM cell 的顺序堆叠，它接收的是 cell 对象组成的 list。最后 initial_state 定义了初始 cell state。 3....对于每一个字符来说，它经过 LSTM 后的输出大小是1×L（L 为 LSTM cell 隐层的结点数量），我们上面也分析过输入一个 N x M 的 batch，我们从 LSTM 层得到的输出为N×M×L...并计算 logits 和 softmax 后的概率分布。 4. 训练误差计算 至此我们已经完成了整个网络的构建，接下来要定义 train loss 和 optimizer。...我这里设置的迭代次数为 20 次，并且在代码运行中我们设置了结点的保存，设置了每运行 200 次进行一次变量保存，这样的好处是有利于我们后面去直观地观察在整个训练过程中文本生成的结果是如何一步步 “进化

    79450

    权力的游戏使用Tensorflow中的LSTM和Recurrent单元生成剧集脚本

    在深入研究模型的代码和脚本以及它的训练之前，将简要介绍一下LSTM（长期短期记忆）细胞以及它们如何有用。 LSTM概念 LSTM网络是一种递归神经网络，它具有LSTM单元块代替我们的常规神经网络层。...LSTM门学习过程 实施和准则 将建立一个在Anna Karenina上训练的角色智能RNN，一旦训练完成并且对前者进行测试，将由权力的游戏第3季和第4季的联合脚本取代。...Cell 现在将使用RNN作为Recurrent cell功能的构建块在隐藏层中创建LSTM单元。...cell cell, self.initial_state = build_lstm(lstm_size, num_layers, batch_size, self.keep_prob...完成后，使用自己的剧集/剧集/季节/季节文本文件替换存储库中的anna.text。 训练一个赛季并查看结果，然后继续增加更多赛季，以进一步优化数据集和学习过程。

    62610

    用金庸、古龙群侠名称训练 LSTM，会生成多么奇葩的名字？

    本文先介绍一下LSTM，然后用LSTM在金庸、古龙的人名上做了训练，可以生成新的武侠名字，如果有兴趣的，还可以多搜集点人名，用于给小孩儿取名呢，哈哈，justforfun，大家玩得开心… RNN回顾...标准的RNN里，重复的模块里只是一个很简单的结构，如下图： LSTM也是类似的链表结构，不过它的内部构造要复杂得多： 上图中的图标含义如下： LSTM的核心思想是cell state（类似于hidden...state，有LSTM变种把cell state和hidden state合并了， 比如GRU）和三种门：输入门、忘记门、输出门。...cell state每次作为输入传递到下一个时间点，经过一些线性变化后继续传往再下一个时间点（我还没看过原始论文，不知道为啥有了hidden state后还要cell state，好在确实有改良版将两者合并了...hprev is Hx1 array of initial hidden state returns the loss, gradients on model parameters, and

    724110

    学习笔记 TF059 :自然语言处理、智能聊天机器人

    LSTM循环神经网络，TFLearn训练英文数字口语数据集。spoken numbers pcm数据集 http://pannous.net/spoken_numbers.tar 。...LSTM模型。 训练模型，并存储模型。 预测模型。任意输入一个语音文件，预测。 语音识别，可用在智能输入法、会议快速录入、语音控制系统、智能家居领域。 智能聊天机器人。未来方向“自然语言人机交互”。...# 构建RNN single_cell = tf.nn.rnn_cell.GRUCell(size) if use_lstm: single_cell = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell..., outputs.仅有前向传播输出，None，损失值，None def get_batch(self, data, bucket_id): """ 从指定桶获取一个批次随机数据，在训练每步...# 如果损失值在最近3次内没有再降低，减小学习率 if len(previous_losses) > 2 and loss > max(previous_losses[

    1.8K20

    只知道TF和PyTorch还不够，快来看看怎么从PyTorch转向自动微分神器JAX

    一经推出，Jax 便将其定义为一个 Python+NumPy 的程序包。它有着可以进行微分、向量化，在 TPU 和 GPU 上采用 JIT 语言等特性。...简而言之，这就是 GPU 版本的 numpy，还可以进行自动微分。甚至一些研究者，如 Skye Wanderman-Milne，在去年的 NeurlPS 2019 大会上就介绍了 Jax。...除了定义层、运行训练外，底层的逻辑是什么样的？这些小小的 numpy 程序是如何训练了一个巨大的架构？ 本文便是介绍 Jax 构建模型的教程，机器之心节选了其中的两个部分： 1....hc = self.cell(self.embeddings[idx,:], *hc) return loss, hc def greedy_argmax(self,...(self.embeddings[idx,:], *hc) return idxs 构建后，进行训练： torch.manual_seed(0) # As training data,

    1.5K30
    点击加载更多

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券