最近学习了一下有关mamba的论文，在Vmamba论文的VSSBlock的基础上写了一个类似于交叉注意力的模块，用来做图像融合。网络架构与Mamba-CFT想同，我的模块叠加超过四层时，训练一开始loss就会变成Nan，请问哪位遇到过类似的问题，或者有些解决的建议吗？感谢！
0条回答 默认 最新
- 2025-03-13 10:03Logg*的博客 在训练mamba的时候遇到报错，抛出loss为NAN
- 2024-03-27 12:30傅云昭的博客 最近新出了一种很火的架构mamba，听说吊打transformer，特此学习一下，总结一下学习的内容。3个月8Kstar，确实有点受欢迎。
- 2025-08-19 12:53a1b2c3d的博客 本文深入探讨了用Mamba架构部分替代Diffusion模型中的Transformer组件以节省显存的真实效果。通过对比实验分析，文章指出在中等规模模型上可实现约18%的显存节省，但图像质量（FID）会有轻微折损。文章提供了实战...
- 2025-12-31 01:35姜俭的博客 在大模型训练中，环境不一致常导致实验无法复现。Miniconda凭借最小化设计和显式依赖管理，避免预装包带来的资源浪费与冲突风险。结合Conda对CUDA等原生库的支持，能精准控制环境配置，提升构建效率与可移植性，是AI...
- 2026-03-01 10:33寸先生的牛马庄园的博客 Mamba系列的演进是一条极为经典的“发现本质 -> 工程妥协 -> 理论自洽与能力补全”Mamba v1是破局者，它指出了“选择性（Selectivity）”是超越Attention的关键，但在硬件底层实现上，Scan操作是反直觉的。Mamba v2...
- 2025-11-05 05:49wdx01234567的博客 本文提供了使用PyTorch搭建Mamba长文本处理模型的实战教程。Mamba作为一种基于状态空间模型的新型架构，通过选择性扫描机制实现了线性计算复杂度，在处理长序列时能有效避免Transformer的显存爆炸问题。教程包含完整...
- 2026-03-13 15:00鲨鲨鲨鲨雕的博客 主要结论：baseline 模型基本可复现NaN 插值 + sliding window 可提升性能CNN 在该任务中表现较好CNN + Mamba 可以进一步提升性能复现任务的实现加深了对航空时间序列建模和长序列模型的理解。主要学习到：健康管理...
- 2025-11-07 07:23yellow的博客 本文深入探讨了Mamba-YOLO模型在无人机目标检测领域的突破性应用。该模型通过融合Mamba架构的选择性状态空间机制与YOLO的高效检测框架，显著提升了复杂航拍场景下，尤其是小目标的检测精度与鲁棒性，并已在Nature子...
- 2025-12-30 09:45丰雅的博客 通过Miniconda构建统一、可复现的PyTorch分布式训练环境，解决多机多卡场景下的依赖冲突与版本漂移问题。结合Conda环境隔离、Jupyter交互开发与SSH运维监控，提升团队协作效率与实验可靠性，为大规模模型训练提供...
- 2025-08-14 04:00prometheus9mon的博客 本文详细介绍了如何在消费级GPU上使用LoRA技术微调Qwen大语言模型，实现低成本高效训练。内容涵盖从LoRA原理剖析、环境与数据准备，到核心参数配置、训练技巧及模型部署的全流程实战指南，帮助开发者在有限硬件资源...
- 2026-01-20 09:43深度知识积累AI的博客 高效的长距离依赖捕获：Mamba的核心SSM结构结合多向扫描，使其能够像Transformer一样有效地捕捉全局上下文信息，而避免了自注意力机制带来的二次方计算成本。兼顾局部与全局信息：VSS块通过深度可分离卷积保留了对...
- 2026-03-27 06:33郑伟强dev的博客 AI开发工程师，作为这场变革的核心驱动力之一，肩负着将前沿算法转化为实际应用、...未来，构建可靠、可控、高效、安全的AI系统，尤其是基于LLM的智能代理（Agent）和复杂RAG应用，将成为工程师面临的核心挑战和机遇。
- 2026-02-21 10:52flyair_China的博客 万亿参数大模型训练 架构概览（800.1001.1-800.1001.1000分类） 表格范围 主题模块 主要内容 800.1001.1-50 基础理论与数学框架 扩展性基本定律、通信模型、效率模型、计算复杂性分析 800.1001.51-150 硬件...
- 2025-08-25 00:24卓艾滢Kingsley的博客 本文详细介绍了使用NVIDIA Megatron-LM框架进行大规模...通过容器化技术确保环境一致性，利用多种并行策略实现高效分布式训练，并支持FP8混合精度优化，为从环境搭建到模型训练的全过程提供完整指导。 ##...
- 2024-08-03 11:43AI智韵的博客 文章目录论文翻译：《GroupMamba：参数高效且准确的组视觉状态空间模型》1、引言2、相关工作3、方法3.1、预备知识3.2、总体架构3.3、调制组Mamba层3.3.1、视觉单选择扫描（VSSS）块3.3.2、分组Mamba操作符3.3.3、...
- 2012-09-20 23:49weixin_30825581的博客 本文详细介绍了如何使用Vision Mamba在CIFAR数据集上完成首次训练，涵盖环境配置、CUDA版本切换、数据预处理和模型调优等关键步骤。通过手把手教程，帮助开发者快速掌握这一新兴视觉模型架构的应用技巧，特别适合...
- 2025-10-24 08:20root9的博客 本文是一份详尽的RTX 4090本地部署Stable ...文章深入探讨了从Windows/Linux双系统环境配置、显存优化核心技巧到模型量化实战，并提供了与专业算力卡的性能对比分析，旨在帮助用户将这款消费级显卡的AI潜力发挥到极致。
- 2026-02-26 23:57tq1086的博客 训练大语言模型需要消耗大量计算资源。一个100B参数的模型训练成本可能高达数百万美元，训练时间长达数月。在这样的投入下，没有人愿意盲目尝试：如果扩大模型规模后性能没有提升，或者训练到一半出现崩溃，造成的...
- flyair_China的博客 S根据梯度幅值动态调整：如果连续 N步未发生溢出（NaN/Inf），则 S←S⋅2；如果发生溢出，则跳过更新并 S←S/2。 ZeRO（Zero Redundancy Optimizer）优化器状态分区：将优化器状态（如动量、方差）在 P个数据并行...
- 没有解决我的问题, 去提问
问题事件
系统已结题
8月7日
创建了问题
7月30日