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...
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bug的自定义损...
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...
如果在训练过程中出现了"nan",我们需要及时停止训练并调整模型或训练参数。 下面是一个示例代码,用于训练模型并监控训练过程中的性能指标: # 引用形式的描述信息:训练模型# 编译模型model.compile(loss=loss,optimizer=optimizer,metrics=['accuracy'])# 训练模型 1. 2. 3. 4. 5....
一般来说,出现NaN有以下几种情况: 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“gr...
症状:一旦学习过程中碰到这种错误的输入,输出就会变成NaN。观察输出日志(runtime log)的时候,你可能也不会出现任何异常:loss逐渐下降,然后突然出现NaN. 可采取的方法:重建你的输入数据集,确保你的训练集/验证集中没有脏数据(错误的图片文件)。调试时,使用一个简单的网络去读取输入,如果有一个输入有错误,这个网络的...
如果网络结构设计不当,可能会导致训练过程中的loss越来越大。可以尝试重新设计网络结构,或者使用一些经典的网络结构来解决。 2. 出现Nan的解决办法 当训练网络时,有时可能会出现loss为Nan的情况,这可能是由于以下原因造成: a. 不稳定的梯度:Deep Q-Network中存在着一种称为“过估计”的问题,即过高地估计了行为的...
在pytorch训练过程中出现loss=nan的情况1.学习率太高。2.loss函数3.对于回归问题,可能出现了除0的计算,加一个很小的余项可能可以解决4.数据本身,是否存在Nan,可以用numpy.any(numpy.isnan(x))检查一下input和target5.target本身应该是能够被loss函数计算的,比如sigmoid激活函数的target应该大于0,同样的需要 ...
在pytorch训练过程中出现loss=nan的情况1.学习率太高。2.loss函数3.对于回归问题,可能出现了除0的计算,加一个很小的余项可能可以解决4.数据本身,是否存在Nan,可以用numpy.any(numpy.isnan(x))检查一下input和target5.target本身应该是能够被loss函数计算的,比如sigmoid激活函数的target应该大于0,同样的需要 ...
刷刷题APP(shuashuati.com)是专业的大学生刷题搜题拍题答疑工具,刷刷题提供模型的梯度快速增大,模型权重变为NaN 值等现象表明训练过程中可能出现了梯度爆炸A.正确B.错误的答案解析,刷刷题为用户提供专业的考试题库练习。一分钟将考试题Word文档/Excel文档/PDF文档转化为