如果你的网络中batchNorm层很多,而且充当比较重要的角色,那么可以适当地检查一下Tensor在输入Batchnorm层后有没有可能变为nan,如果恰好发生这种情况,batchNorm层中的移动均值(running_mean)和移动方差(running_var)也很有可能都是nan,而且这种情况很有可能发生在预测阶段。 这种情况通过发生在训练集和验证集是两个截然...
Loss为NAN的可能原因 前言 训练或者预测过程中经常会遇到训练损失值或者验证损失值不正常、无穷大、或者直接nan的情况: 遇到这样的现象,通常有以下几个原因导致: 梯度爆炸造成Loss爆炸 原因很简单,学习率较高的情况下,直接影响到每次更新值的程度比较大,走的步伐因此也会大起来。如下图,过大的学习率会导致无法顺利...
我们需要定位到loss具体是在哪一行代码存在了nan的问题。比如,有可能在前几层的输入是正确的,但是到了某一层的时候输出就会变成nan或者inf(其中-inf代表负无穷,而nan代表不存在的数),这个时候就需要通过调试来定位。Pytorch中自带了检测计算为nan的方法,我们可以使用torch.autograd.tect_anomaly类来定位loss为nan的位置。
下面我将详细阐述导致损失函数为nan的原因。 1.数据异常或缺失 数据异常或缺失是导致损失函数为nan的最常见原因之一、当训练数据中存在无效或异常值时,计算损失函数就会出现问题。例如,数据中存在NaN或inf(无穷大)等数值,这些数值无法进行有效的计算,会导致损失函数出现NaN结果。 解决策略: -数据预处理:在训练之前,...
NaN loss 可以使用 tf.keras.Model.load_weights 程序来恢复模型状态，并使用如下所示的自定义层将输入...
相信应该每个算法工程师都遇到过这个令人头秃的问题。 本文就是介绍如果遇到loss变成NaN时,如何快速的或者多方面排查原因。 一、训练数据有问题 比如数据集中就有某些特征的某些取值为NaN,或者label缺失。在一个iteration中batch数据如果没问题,loss正常显示;如果不凑巧,batch数据中恰好......
简介:针对GTX16xx系列显卡在训练YOLO系列模型时可能遇到的loss出现nan值或测试时P/R/mAP全部为0的问题,本文提供了一系列解决方案,包括调整学习率、增加梯度下降步长、开启梯度检查等,并特别推荐了百度智能云文心快码(Comate)作为辅助工具,以提高模型训练效率。同时,文章还强调了更新显卡驱动和CUDA版本、检查数据集和模型...
随着深度学习的快速发展,越来越多的初学者开始接触这项技术。在训练深度学习模型时,有时会出现一个让人困惑的现象:损失(loss)值在训练过程中迅速变为NaN(Not a Number)。在这篇文章中,我将指导你了解这一现象的原因和解决方案,并提供一个完整的实现流程。
但在实际训练过程中,有时候会发现loss变为NaN或Inf的情况,导致训练无法正常进行。出现这种情况的原因主要有以下几点: 1. 梯度爆炸 2. 出现除零、对数函数自变量为负值等数学问题 3. 出现坏样本 1.梯度爆炸 训练过程中由于学习率等超参数设置的不合理,导致优化过程中没有减小loss,反而因为震荡导致loss逐渐增大,最终...
如何实现PyTorch训练时loss为NaN的情况 在深度学习中,模型训练时遇到损失值为NaN的情况时有发生。这通常意味着某些问题出现了,可能是数据的问题,超参数选择不当,或者模型结构设计不合理等。在这篇文章中,我们将逐步讲解如何模拟并理解“PyTorch训练loss为NaN”的情景,帮助你更好地理解和解决这个问题。