为什么Keras在相同的网络配置下比Pytorch表现更好？
最近，我比较了Keras版本和Pytorch版本在同一数据集上的unet实现。但是，使用Keras，10个纪元后损失持续下降，准确率更高，而使用Pytorch，10个纪元后损失下降不均匀，准确率更低。有人遇到过这样的问题并有任何答案吗？
最终的pytorch训练过程如下所示：
2019-12-15 18：14：20 纪元：9 迭代：1214/1219 损失：0.464673 acc：0.581713
2019-12-15 18:14:21纪元：9 Iter:1215/1219损失：0.450462 acc:0.584101
2019-12-15 18:14:21纪元：9 Iter：1216/1219损失：0.744811 acc：0.293406
2019-12-15 18:14:22纪元:9 Iter: 1217/1219损失:0.387612 acc:0.735630
2019-12-15 18:14:23纪元：9 Iter:1218/1219损失：0.767146 acc:0.364759
最终的keras培训流程如下:
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共有1个答案
没有任何代码片段很难说。也就是说，一般来说，初始化比你想象的要重要得多。我确信pytorch的默认初始化与keras不同，我过去也遇到过类似的问题。
另一件要检查的事情是优化器参数，确保您不仅使用相同的优化器（sgd，adam，...）而且使用相同的参数（lr，beta，动量，...）
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