pytorch/examples

example time_sequence_prediction does not produce expected output

Open

#247 opened on 2017年10月27日

GitHub で見る
 (5 comments) (1 reaction) (0 assignees)Python (21,634 stars) (9,429 forks)batch import
good first issue

説明

https://github.com/pytorch/examples/tree/master/time_sequence_prediction

After a few steps, the loss suddenly jumps up and stays high: loss: 0.00101216329969 loss: 0.195070432582

the pdf0 is OK, pdf1 is OK but from pdf2 the graph becomes an "L "

コントリビューターガイド

技術スタック
pytorchpython
領域
machine learningai
Issue 種別
bug
難度新しい貢献者にとっての実装難度です。1 は非常に小さな変更、5 は専門的な作業です。
4
推定時間経験ある貢献者が調査、実装、テスト、pull request 準備にかけるおおよその時間範囲です。
half day
活動状況Issue が今どれだけ取り組みやすいかを示します。新しい、活発、古い、ブロック中、またはメンテナー入力待ちなどです。
stale
明確さ期待される変更、受け入れ条件、次の手順がどれだけ明確かを示します。
mostly clear
前提条件
PythonPyTorchRNN/LSTMTime series prediction
初心者向け度初回貢献者にどれだけ取り組みやすいかを 1-100 で推定したスコアです。
30
調査方針
Investigate the training loop in the time sequence prediction example (https://github.com/pytorch/examples/tree/master/time sequence prediction). The issue describes a sudden loss increase after a few steps and an 'L' shaped graph from pdf2 onward. Check for exploding gradients, learning rate issues, or incorrect sequence batching. Compare with well known implementations of LSTM for time series to identify potential bugs.