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 ...
原因:你的输入中存在NaN! 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...
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 ...
原因:你的输入中存在NaN! 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...
在训练过程中loss出现NaN的原因以及可以采取的⽅法 NaN的意思是not a number,不是⼀个数字。1、梯度爆炸 ⼀般loss的相关量是w——> w的相关量（更新⽅式）是梯度——>和梯度有关 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...
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,比如solver.prototxt中base_lr,降低一个数量级(至少)。如果在...