相同神经网络架构：PyTorch损失不收敛，Keras收敛且测试结果更优

我用PyTorch和Keras实现了结构完全对齐的神经网络：层数、每层神经元数、损失函数、Dropout比例、权重初始化、操作顺序完全一致，同时设置了相同随机种子，使用同一预处理数据集。但训练表现差异显著：

• Keras模型损失持续下降，测试集表现优异
• PyTorch模型损失始终卡在某一数值无法下降，测试集表现远不如Keras

损失曲线对比：

• PyTorch模型损失曲线：
• Keras模型损失曲线：

以下是针对性排查点：

• 梯度传递与更新疏漏
  • 检查训练循环中是否调用了loss.backward()和optimizer.step()，这是PyTorch训练最容易遗漏的步骤
  • 确认是否在计算损失前误加了torch.no_grad()，导致梯度无法累积
  • 打印各层权重的梯度范数（比如print(model.fc1.weight.grad.norm())），查看梯度是否为0或异常微小
• 数据加载与格式差异
  • 核对数据类型：Keras默认用float32，PyTorch若误用float64会降低优化效率；检查输入张量维度是否匹配模型要求（比如是否缺少batch维度、通道顺序是否和Keras一致）
  • 验证归一化/标准化逻辑：确保PyTorch手动实现的归一化和Keras的对应层用了完全相同的均值、标准差
• 层行为的隐性差异
  • Dropout层：Keras会自动在训练/测试模式切换Dropout状态，PyTorch必须手动调用model.train()（训练时）和model.eval()（测试时），若训练时未设置model.train()，Dropout会一直关闭，导致训练停滞
  • 损失函数匹配：注意PyTorch的CrossEntropyLoss已包含Softmax层，若Keras用的是SparseCategoricalCrossentropy，PyTorch侧不能额外加Softmax，否则损失计算完全错误
  • 激活函数细节：比如ReLU的inplace参数是否影响梯度传递（虽概率低，但可排查）
• 权重初始化细节
  • 核对初始化函数参数：比如Keras的HeNormal和PyTorch的nn.init.kaiming_normal_是否考虑了相同的激活函数增益
  • 确认所有层都应用了初始化：PyTorch自定义层需手动实现初始化逻辑，Keras则自动处理所有层
• 优化器配置一致性
  • 检查优化器参数：确保PyTorch和Keras的优化器（如Adam）的学习率、动量、betas、eps等参数完全一致
  • 确认优化器已正确绑定模型参数：比如optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3)，若漏传model.parameters()，优化器不会更新任何参数

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sriharsha Ramaraju