这周又在暴肝作业。写完了科技史论文，字数肯定够了，也写了自己的观点，但是不能保证观点的深入。在论文的过程中，发现自己已经很久没有写过这种流畅的长篇文章了，而且论文越写越像实验报告。
为了写数字图像处理大作业，速成了Tensorflow。其实就是拿了队友的Tensorflow模板然后把自己的网络和数据集塞进去而已。昨天下午终于把编译错误调完并跑了起来，但是网络一直不收敛，调到凌晨快一点无果，今天早上起来又调了一两个小时，居然就调出来了。
为了防止以后继续跳坑，做一个debug总结。作业是Few-shot Learning。
网络不收敛，最初考虑的是超参有问题，而且本身这个问题就很容易过拟合。于是前前后后调了若干轮learning rate，发现偶尔碰巧可以收敛，但大多数情况下不能收敛。
然后开始考虑是不是这个模型根本无法用于此问题中。验证方法是每次都喂同一个episode，看一下会不会收敛。于是我把所有的random sample部分全部去掉，重新跑网络，发现还是不能收敛。
然后开始考虑把中间步骤输出。Tensorflow对输出中间过程非常不友好，只能开始学习如何使用Tensorboard。最后可视化了各层的weight和bias，以及中间的输出，发现直方图压根没有随epoch发生变化。
然后开始考虑是不是梯度消失。把输入数据输出了一下，发现过于稀疏，思考是不是因为bp时由于大量的x是0导致梯度无法更新。为了解决稀疏问题，我用PCA把输入从4096维降到了100维，无果。
然后开始怀疑是不是把loss写错了，随后我把loss的计算过程中的每个cluster center输出了一下，发现所有种类的cluster center的输出几乎都是1e-7的量级。
然后开始怀疑是不是因为batch_norm之后数太小，导致cluster center几乎都是原点。我把所有的bn层全都删掉后，cluster center的值确实变大了，结果惊讶的发现所有类别的cluster center完全一样。
为了搞清楚所有类别的cluster center完全一样这个问题，我把输入数据中每个类别的所有维的和输出了一下，发现真的完全一样，这时候才意识到可能dataset写错了。最后发现是因为一个造数据集的时候把数组下标写错了。
总结这个过程：
- 把所有的random sample去掉更容易看出问题。
- 相比nn部分，数据预处理更可能有bug。
- 多输出一些中间过程。
- 要相信bn层的作用。
- Tensorboard真好用。
