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...
数据集模型用户数据集模型用户alt[损失是NaN]初始化网络准备数据集选择损失函数开始训练获取数据返回数据前向传播计算损失反向传播更新参数返回损失调整参数 总结 在PyTorch的训练过程中,损失值为NaN可能是由于多种原因引起的,如过高的学习率、数据不规范等。通过逐步检查网络初始化、损失函数选择、梯度更新等步骤,我们能够...
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target 5.target本身应该是能够被loss函数计算的,比如sigmoid**函数的target应该大于0,同样的需要...
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...
步骤五:训练模型 在训练模型阶段,我们需要使用训练数据对模型进行训练,并监控训练过程中的性能指标。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=...
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...
训练没有任何问题,随后将数据B添加到数据A中重新训练u-net出现loss:nan,由于添加数据之前模型能够正常运行,初步排除是模型问题,分析可能的原因有: (1)数据A与数据B差异性太大; (2)数据B中数据有问题 为此,进行了实验,分别是: (1)在数据A中剔除数据B并添加其他与A相同来源的数据C,数据集为A+C,训练u-net-...