使用pytorch在训练超分辨率模型时，crop_size设置为128，batchsize设置为8，训练集采用BSDS300, 在Colab上运行。刚开始训练1-2epoch时LOSS值就很小，PSNR值提升也不大，已经尝试过更换数据集（换成大一些的数据集也是这样）请问这是什么情况，要如何解决？
pytorch训练超分辨率模型，刚开始训练LOSS值就很小很小，PSNR值提升不大，请问这是什么情况？如何解决？
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- 2022-01-08 20:54回答 1 已采纳 这里的意思是在第1个epoch出现了PSNR为无穷大（Nan）的情况！建议对forward里面的每一步的变量的值打印看看，是哪一步的计算导致出现了无穷大（Nan）
- 2022-02-10 21:22回答 1 已采纳 这总东西很多的啊，github上面一般完整的项目都是可以直接运行的，接触过基于SRCNN的老婆放大器waifu2x： GitHub - nagadomi/waifu2x:
- 2021-06-01 17:16回答 2 已采纳 因为你在run里的训练代码没有封装城函数，直接全局执行，import run.py 就开始xun lian le
- 2019-09-02 22:06Chris_zhangrx的博客 转载说明：本文原作者写于 2017 年，所以最新的内容就是 2017 年的工作，转载本文旨在对 SR 这个领域有一个概念上的了解，推荐刚准备入门或者即将入门的读者阅读，在了解这些 baseline 工作以后可以帮我们更好的入门...
- 2022-03-08 10:24回答 2 已采纳 work number设置到cpu最大核心数，batch size 搞大点，你的显存才用了2G，还有那么多呢，不过显卡利用率低很正常，又不是挖矿，显卡很多时候要等硬盘或者内存读取信息呢。你把这里换成c
- 2022-08-09 20:08回答 1 已采纳 没太明白，既然你都训练出来了，不应该知道怎么去推理吗？我理解deepfm输入基本上都是一些one-hot好的特征，你可以直接load训练好的pth文件，然后model(feature)就能输出某一用户
- 2022-04-26 21:30回答 1 已采纳 inputshape：[bach_size,channels,img_H,img_W]基本上与你说的类似，只不过第一个是batch size并不是转换次数。batch size你可以理解为批处理的时候
- 2020-01-13 13:40Florrie Zhu的博客 Deep Learning for Image Super-resolution: A Survey（DL超分辨率最新综述） 博主最近看了一篇2019年最新的非常详细的超分辨率领域DL方法的综述，大大地赞！写得非常好，文章工作整理地非常完善！所以想整理成文章...
- 2023-03-02 15:28回答 2 已采纳 通常遇到OOM(out of memory)问题, 只有两种解决方案, 降低您网络训练时的batchsize, 或者选用更小的网络. 看到您这里用的resnet50, 8Gmemory够用了, 您可以
- 2021-10-21 23:53回答 1 已采纳 官方pretrain的模型数据集是imagenet，样本数是你这个数据集的很多倍，这样的vgg网络卷积层的参数基本收敛到比较好的一个情况，你直接用来finetune只要稍微微调一下最后的fc层就可以得
- 2021-05-13 18:05回答 3 已采纳 你要安装cuda和cudnn，参考一下https://zhuanlan.zhihu.com/p/106133822
- 2022-04-30 10:44姬霓钛美的博客 文章目录特征工程为什么需要做特征...收敛意味着在每个参数维度上都取得极小值，每个参数维度上的偏导数都为0，但是每个参数维度上的下降速度是不同的，为了每个维度上都能收敛，学习率应取所有维度在当前位置合适步长
- 2022-11-24 10:15回答 3 已采纳 看下数据集路径给错了导致为空还是图片的标签为空了
- 2022-01-06 13:21iiiiiiimp的博客 D(G(z)))在刚开始训练得时候并不能给G提供很好的梯度(logD(x)的值不由G决定所以不用考虑)，因为一开始D(G(z))基本为0，log(1-x)在0点的导数很小，所以G更新很慢，为了解决这个问题作者将最小化log(1-D(G(z)))改为了...
- 2023-12-30 15:49努力中的小胖纸的博客 2.1 代码的入口和训练的准备工作 我们以训练超分辨率模型 MSRResNet 为例，首先需要在终端输入命令来开始训练： python basicsr/train.py -opt options/train/SRResNet_SRGAN/train_MSRResNet_x4.yml 其中 options/...
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