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PaddlePaddle / Paddle
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Opened 9月 22, 2020 by saxon_zh@saxon_zhGuest

在训练的时候BN层的梯度过高 甚至为INF

Created by: Costwen

1)PaddlePaddle版本:1.8.4 2)CPU/GPU:GPU
3)系统环境:AI Studio

class ReLU(nn.Layer):
    def __init__(self):
        super(ReLU, self).__init__()
    def forward(self, x):
        x = fluid.layers.relu(x)
        return x
class RRB(nn.Layer):
    def __init__(self,inplanes,planes,interplanes=512):
        super(RRB,self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2D(inplanes,planes,1)
        self.conv2 = nn.Sequential(
            nn.Conv2D(planes,interplanes,3,padding=1),
            nn.BatchNorm(planes),
            ReLU(),
            nn.Conv2D(interplanes,planes,3,padding=1))
        self.relu = ReLU()
        
    def forward(self, x):
        out = self.conv1(x)
        out1 = self.conv2(out)
        return self.relu(out+out1)

在复现DFN论文的时候,发现在BN层处的梯度过高,第一轮就达到了上万,第二轮直接为INF,是否是因为使用了自定义的Relu层的原因,导致在计算梯度的时候发生错误。如果是,我该如何定义呢?

指派人
分配到
无
里程碑
无
分配里程碑
工时统计
无
截止日期
无
标识: paddlepaddle/Paddle#27449
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