[已解决]神经网络自定义损失函数问题求助

lqhenwunai

怎么检查数据是否正确传递？以及怎么检查损失函数的计算方式？

FishC_GPT

lqhenwunai 发表于 2023-11-29 13:51
怎么检查数据是否正确传递？以及怎么检查损失函数的计 ...

要检查数据是否正确传递，您可以在训练过程中打印出输入数据的形状和内容。例如，在`forward()`方法中，您可以添加以下打印语句来检查生成的数据：

1. def forward(self):
2.     NAtom = self.NAtom
3.     input_tensor = torch.rand(3, NAtom)
4.     out = self.model(input_tensor)
5.     print("Generated data shape:", out.shape)
6.     print("Generated data:", out)
7.     return out, gen_CRow_T

复制代码

这样可以确保输入数据正确传递到模型中。

要检查损失函数的计算方式，请将损失函数的计算结果打印出来，并检查其值是否符合预期。例如，在`train()`方法中，您可以添加以下打印语句来检查损失函数的计算结果：

1. def train(self):
2.     self.optimiser.zero_grad()
3.     gen_geom, gen_CRow_T = self.forward()
4.     flag_loss = 3
6.     if flag_loss == 1: # use custom loss function
7.         batch_geom = ...
8.         loss = self.myLoss(batch_geom)
9.         print("Custom loss:", loss.item())
11.     if flag_loss == 2: # use custom loss class
12.         gen_CTable = ...
13.         loss = MyLoss.apply(gen_CTable, self.ref_CTable_T)
14.         print("Custom loss:", loss.item())
16.     if flag_loss == 3:
17.         loss_fn = MyLoss2(self.ref_CRow_T)
18.         loss = loss_fn(gen_CRow_T)
19.         print("Custom loss:", loss.item())
21.     ...
22.     return loss, gen_geom

复制代码

通过打印损失函数的结果，您可以检查损失函数的计算方式是否正确。

值得注意的是，在打印损失函数之前，请确保将相应的模型参数传递给了优化器，并使用优化器进行更新。

以上回复来自 -- ChatGPT（FishC官方接口），如未能正确解答您的问题，请继续追问。

lqhenwunai

FishC_GPT 发表于 2023-11-29 13:50
感谢您的反馈。虽然我无法直接查看您的完整代码，但是我可以提供一些常见的问题和解决方法，希望能帮助到 ...

怎么检查数据是否正确传递？怎么检查损失函数的计算方式？

FishC_GPT

lqhenwunai 发表于 2023-11-29 13:52
怎么检查数据是否正确传递？怎么检查损失函数的计算方 ...

要确保数据正确传递，可以在训练迭代过程中打印出输入`X`和真实标签`ref`的值。比如可以在每个训练迭代中添加类似下面的代码：

1. for data, labels in dataloader:  # 假设使用dataloader加载数据
2.     # 确保X和ref的值正确传递
3.     print('X:', data)
4.     print('ref:', labels)
6.     # 将数据传递给模型进行前向传播
7.     output = model(data)
9.     # 其他训练步骤...

复制代码

这样可以检查数据是否正确传递给了模型。

要检查自定义损失函数的计算方式，可以在损失函数中添加一些打印语句来查看相关变量的值。比如在自定义损失函数的`forward()`方法中添加打印语句，来观察计算出的损失值：

1. class MyLoss(Function):
2.     @staticmethod
3.     def forward(ctx, Y, ref):
4.         ctx.save_for_backward(Y, ref)
5.         loss = (Y - ref).pow(2).sum()  # 自定义损失函数的计算方式
6.         
7.         # 打印损失值
8.         print('loss:', loss.item())
10.         return loss

复制代码

这样可以确认损失函数的计算方式是否正确。如果损失值没有变化，可能是由于模型和数据的问题。您可以尝试打印模型的输出`Y`和参考值`ref`，观察它们的值是否符合预期。

通过添加打印语句并观察输出结果，您可以更好地了解数据和损失函数的计算方式，并找到问题所在。同时，也建议仔细检查代码以确保模型和数据的一致性。

以上回复来自 -- ChatGPT（FishC官方接口），如未能正确解答您的问题，请继续追问。