若学习率过大，梯度更新时会引发参数数值的不稳定，甚至会导致溢出，进而出现 NaN。比如，在使用梯度下降...
产生Nan的本质是：计算过程中出现了数值不稳定性，这可能是由于多种原因导致的，例如梯度消失/爆炸、除以...
1.如果在迭代的100轮以内,出现NaN,一般情况下的原因是因为你的学习率过高,需要降低学习率。可以不断降低学习率直至不出现NaN为止,一般来说低于现有学习率1-10倍即可。 2.如果当前的网络是类似于RNN的循环神经网络的话,出现NaN可能是因为梯度爆炸的原因,一个有效的方式是增加“gradient clipping”(梯度截断来解决) ...
1.正向传播(forward时检查是否有nan),并不能准确地定位问题所在 可以在 python 文件头部使用如下函数打开 nan 检查: torch.autograd.set_detect_anomaly(True) 2. 反向传播 # loss = model(X) with torch.autograd.detect_anomaly(): loss.backward() 3. assert,对训练过程中的数据进行检查,可以精确定位,一般...
原因:在学习过程中,梯度变得非常大,使得学习的过程偏离了正常的轨迹。 症状:观察输出日志(runtime log)中每次迭代的loss值,你会发现loss随着迭代有明显的增长,最后因为loss值太大以致于不能用浮点数去表示,所以变成了NaN。 可采取的方法:(1)降低学习率,降低至少一个数量级。如果在你的模型中有多个loss层,就不能...
如果一开始就是nan,而且是多分类问题,很可能是数据标签出了问题,比如标签超过类别数。 如果用的是成熟的网络,和数据的关系很大,排查一下数据。 如果是自己构建的网络,就要看看有一些变量是不是设置为可求导的。 原因总结 1. 数据集中包含脏数据;计算loss的时候有log0,可能是初始化的问题,也可能是数据的问题; ...
原因:损失函数的计算,如交叉熵损失函数的计算可能出现log(0),所以就会出现loss为Nan的情况 症状: loss逐渐下降,突然出现Nan 可采取的措施: 尝试重现该错误,打印损失层的值进行调试. 4 输入数据有误 原因: 你的输入中存在Nan 症状: loss逐渐下降,突然出现Nan ...
模型训练中出现NaN Loss现象时，通常意味着训练过程遇到了某些障碍，需要我们仔细排查和解决。以下是一些常见原因及其解决方法。1. 梯度爆炸：这是最常见的原因之一。梯度爆炸意味着梯度的大小超出数值范围，导致损失函数的计算结果变为无穷大，从而出现NaN。解决方法是调整模型架构、优化器参数或使用梯度裁剪。
起初，我按照其他回答者提到的可能原因进行了检查，如梯度爆炸、学习率过大以及模型不收敛等，但这些原因并未找到。经过长时间的分析，我最终发现，问题的根源在于训练集中存在脏数据。脏数据导致模型的预测值计算为零，当将零输入到损失函数计算公式中时，结果就会变为nan。为了解决这个问题，我采取了逐步...
说明训练不收敛了, 学习率太大，步子迈的太大导致梯度爆炸等都是有可能的，另外也有可能是网络的问题，网络结构设计的有问题。我现在的采用方式是：1. 弱化场景，将你的样本简化，各个学习率等参数采用典型配置，比如10万样本都是同一张复制的，让这个网络去拟合，如果有问题，则是网络的问题。否则则...