westfish
commented
5 months ago 你好，根据你提供的日志，训练过程中的损失值（loss）为0.00000，这可能意味着模型在训练数据上已经达到了完美的拟合，但这通常是不可能的。这可能是由于以下几个原因：
学习率过高：如果学习率设置得过高，可能会导致梯度爆炸，从而使损失变为NaN或者01。你可以尝试降低学习率，看看是否能解决问题。
数据问题：如果你的数据集存在问题，比如标签错误，或者数据预处理步骤有误，也可能导致模型无法正确学习。你需要检查你的数据集，确保数据和标签的正确性1。
模型问题：如果你的模型结构或者初始化存在问题，也可能导致损失为0。你需要检查你的模型，确保模型的结构和初始化是正确的1。
另外，你提到显卡利用率变化频率慢，长时间为0，这可能是因为数据加载的速度跟不上模型的训练速度。你可以尝试优化你的数据加载过程，比如使用更高效的数据预处理库，或者使用多线程来并行加载数据23。
另外，如果有图像、视频理解和生成的需求，可以使用我们新的跨模态工具: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleMIX/tree/develop
slowfast训练问题：
部分训练日志如下：
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