pytorch train梯度消失咋辦

PyTorch中的梯度消失問題通?？梢酝ㄟ^以下幾種方法來解決：

1. 選擇合適的激活函數：使用ReLU（Rectified Linear Unit）及其變種（如Leaky ReLU、Parametric ReLU、Exponential Linear Unit等）作為激活函數，可以有效地緩解梯度消失問題。

import torch.nn as nn

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 20)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(20, 1)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

2. 使用批量歸一化（Batch Normalization）：批量歸一化可以加速模型收斂速度，緩解梯度消失問題。

import torch.nn as nn

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 20)
        self.bn1 = nn.BatchNorm1d(20)
        self.fc2 = nn.Linear(20, 1)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.bn1(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

3. 使用殘差連接（Residual Connection）：通過引入跳躍連接，使得梯度可以直接從后面的層傳播到前面的層，從而緩解梯度消失問題。

import torch.nn as nn

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 20)
        self.bn1 = nn.BatchNorm1d(20)
        self.fc2 = nn.Linear(20, 1)
        self.res = nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.bn1(x)
        x = self.fc2(x)
        x += self.res(x)
        return x

4. 調整學習率：適當調整學習率，使得模型在訓練過程中更加穩定。

5. 使用權重初始化策略：使用合適的權重初始化策略（如Xavier、He初始化等），可以有效地緩解梯度消失問題。

import torch.nn as nn

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 20)
        self.bn1 = nn.BatchNorm1d(20)
        self.fc2 = nn.Linear(20, 1)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.bn1(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

model = MyModel()
model.apply(lambda m: nn.init.kaiming_normal_(m.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu'))

通過以上方法，可以有效地解決PyTorch中的梯度消失問題。