【问题标题】:Getting "NaN" in Neural Style Transfer code在神经风格转移代码中获取“NaN”
【发布时间】:2021-01-10 10:37:14
【问题描述】:

很久以前,我在 Coursera 上进行了深度学习专业化,并且我重写了 NST 笔记本的代码,以便它可以在 Spyder 上运行。代码运行良好,我已经有一年没碰它了。现在我尝试再次运行它,我在成本函数中得到“NaN”,生成的图片是黑色的。我试图从变量资源管理器中查看变量的值,看起来还不错。有人知道为什么会这样吗?我根本没有更改代码,自去年以来我唯一做的就是安装软件包。

谢谢!

【问题讨论】:

  • 你还记得它当时在哪个版本的 tensorflow 上运行吗?尝试将 tensorflow 版本降级为以前使用的版本,看看问题是否仍然存在。
  • 我不记得我当时有哪个版本,但它是 1.X,现在我有 1.14,所以我怀疑这是否是问题所在。

标签: python tensorflow deep-learning computer-vision conv-neural-network


【解决方案1】:

您的模型的权重太大或学习率太大导致发散,现在,请确保调整学习率(使其比现在更小)或使用 grad/weights 裁剪

【讨论】:

  • 我降低了学习率,但它仍然给我“NaN”。奇怪的是,去年我没有这个问题,现在我有了,即使我没有更改代码和带有权重的文件。
  • 尝试访问课程资料并在 Coursera 平台上运行
  • 我无法再访问它,但我现在在 Jupyter 笔记本上运行 Coursera 的同一个笔记本,它也出现了同样的问题。会不会是代码不错,问题出在库上?
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