在做了上述改进后,调整dropout,学习率等超参数,通过几次试验,很快找到合适的超参数,网络也稳定收敛,不再出现NaN。 3.3 莫名其妙的弯路--数据验证 我们在删除weight_norm层,增加了batch_norm层后(其它网络参数核训练超参数保持不变),同样在训练了若干个轮船后,发生了NaN现象。这是两个不同的网络,出现了相同的问题...
在训练过程中，如果出现 NaN，通过逐步调试、监控梯度和激活值、调整学习率等方法，也可以帮助我们快速定...
1-无效输入 原因:输入中包含Nan或者输入为空,对于图像而言输入为损坏的图片。 检查方法:使用python的异常检测机制对数据进行合格检测 解决方法:修改代码满足输入为有效的数据,比如在检查过程中先删除受损的图片。 2-损失函数 原因:有时损耗函数的计算会导致Nan的出现。例如给InfogainLoss层提供非归一化的值或者使用有bu...
原因:输入中就含有NaN。 现象:每当学习的过程中碰到这个错误的输入,就会变成NaN。观察log的时候也许不能察觉任何异常,loss逐步的降低,但突然间就变成NaN了。 措施:重整你的数据集,确保训练集和验证集里面没有损坏的图片。调试中你可以使用一个简单的网络来读取输入层,有一个缺省的loss,并过一遍所有输入,如果其中有...
在YOLO训练过程中出现NaN值是一个常见问题,通常与数值不稳定或错误的训练设置有关。以下是一些可能的原因和相应的解决方案: 确认训练数据和标签的准确性: 检查数据集是否包含异常值或错误标签。 确保图像和标签文件正确匹配,且标签格式符合YOLO的要求。 检查模型初始化参数和设置: 验证模型的权重初始化方法是否合适...
在训练YoloV8时,如果损失函数(loss)出现NaN(不是一个数字),这通常意味着模型的学习过程遇到了问题。以下是几种常见的原因和解决方法:1️⃣ 梯度爆炸 💥 原因:梯度变得非常大,导致学习过程无法继续。 现象:观察训练日志,发现损失随着迭代次数的增加而不断增大,最终超过了浮点数的表示范围,变成了NaN。
这段代码会检查数据中是否存在NaN值,如果存在,将抛出一个错误。 步骤2: 使用混合精度训练 PyTorch 提供了混合精度训练的支持,能够有效减少模型的内存需求和提高计算效率。以下是如何使用torch.cuda.amp实现混合精度训练的示例: importtorchfromtorch.cuda.ampimportGradScaler,autocast ...
2、这样做之后在运行train.py发现训练时就不会有nan值了。如果还有,那就应该就关闭这篇博客了,考虑下其他方法了。 然后,你就会发现validation时会出现P/R/map全部为0。然后你就继续在train.py里面搜索half关键字,把所有有.half()变为.float(),如下图: ...
在深度学习的大模型训练中,Loss出现NaN是一个常见的问题。这通常是由于梯度爆炸、学习率过高、损失函数计算错误等原因导致的。为了解决这个问题,我们可以采取以下几种策略: 降低学习速率:学习速率过高可能导致梯度爆炸或学习过程不稳定,进而导致loss出现NaN。降低学习速率可以使得模型训练更加稳定,避免梯度爆炸的问题。 找到...
不宜设置过高或过低的学习率,以避免Loss值变为NaN。 使用学习率衰减:随着训练的进行,适时地减小学习率。这样可以避免学习率过高导致的问题,提高训练的稳定性。三、损失函数有误损失函数的计算错误也是导致Loss值为NaN的原因之一。例如,在交叉熵损失函数的计算中可能会出现log(0)的情况,导致Loss值变为NaN。为了解决...