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我有一个非常有趣的问题，但我解决了 3 个小时，但我无法弄清楚发生了什么以及为什么它不起作用。我试过谷歌它，但没有结果。

我在 CUDA 上编写程序。我有这段非常简单的代码：

__global__ void calcErrorOutputLayer_kernel(*arguments...*)
{

   int idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
   float gradient;
   float derivation;
   derivation = pow((2/(pow(euler, neuron_device[startIndex + idx].outputValue) +
                pow(euler, -neuron_device[startIndex + idx].outputValue))), 2);
   gradient = (backVector_device[idx] - neuron_device[startIndex + idx].outputValue);

   gradient = gradient * derivation;   //this line doesn't work   
   gradient = gradient * 2.0;          //this line works

好的，所以梯度计算正确并且推导也正确。但是当上线时，这两个变量应该在哪里相乘什么都没有发生（梯度的值没有改变）并且在下一行 CUDA 调试器告诉我：“'派生'在目标位置没有价值”

gradient * 2.0 正常工作，它改变了梯度值 2 次。

任何人都可以帮助我吗？

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1 回答 1

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a = pow(euler, neuron_device[startIndex + idx].outputValue);
b = pow(euler, -neuron_device[startIndex + idx].outputValue);
derivation = pow((2/(a + b),2);

Pow 在以下情况下会出错：

  • 底数为负且指数不是整数值，或
  • 基数为零，指数为负，发生域错误，将全局变量 errno 设置为值 EDOM。

我猜您正面临精度问题，并且'a'两者'b'都是0. 您可能正在获取derivation = 0或"inf"。

你能把花车改成双打吗？

于 2012-11-11T03:30:07.993 回答