现象:观测训练产生的log时一开始并不能看到异常,loss也在逐步的降低,但突然之间NaN就出现了。 措施:看看你是否能重现这个错误,在loss layer中加入一些输出以进行调试。 3. 不当的输入 原因:输入中就含有NaN。 现象:每当学习的过程中碰到这个错误的输入,就会变成NaN。观察log的时候也许不能察觉任何异常,loss逐步的...
loss出现nan 文心快码BaiduComate 在深度学习模型的训练过程中,loss出现NaN(Not a Number)是一个常见且棘手的问题。NaN通常表示在计算过程中出现了无法表示的数字,这可能是由于数值上溢、下溢、除以零或其他数值不稳定性导致的。为了解决这个问题,我们可以从以下几个方面入手: 1. 检查数据预处理步骤 确保输入数据中...
现象:观测训练产生的log时一开始并不能看到异常,loss也在逐步的降低,但突然之间NaN就出现了。 措施:看看你是否能重现这个错误,在loss layer中加入一些输出以进行调试。 3. 不当的输入 原因:输入中就含有NaN。 现象:每当学习的过程中碰到这个错误的输入,就会变成NaN。观察log的时候也许不能察觉任何异常,loss逐步的...
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) ...
在深度学习中,模型训练时的loss值通常是评估模型性能的重要指标。然而,有时候在训练过程中,loss值可能会出现nan,这可能会导致训练中断或者模型性能下降。本文将探讨导致loss出现nan的原因,以及相应的解决方法。 一、原因分析 梯度爆炸 梯度爆炸是导致loss出现nan的一个常见原因。当梯度在反向传播过程中不断放大,会使得...
在深度学习的大模型训练中,Loss出现NaN是一个常见的问题。这通常是由于梯度爆炸、学习率过高、损失函数计算错误等原因导致的。为了解决这个问题,我们可以采取以下几种策略: 降低学习速率:学习速率过高可能导致梯度爆炸或学习过程不稳定,进而导致loss出现NaN。降低学习速率可以使得模型训练更加稳定,避免梯度爆炸的问题。 找到...
症状:观察每次迭代的loss值,会发现loss明显增长,最后因为loss值太大以至于不能用浮点去表示,所以变成了Nan。 可采取的措施:1 降低学习速率,2 如果模型中有多个loss层,就需要找到梯度爆炸的层,然后降低该层的loss weight。 2 学习率过高 原因:过高的学习率乘上所有的梯度使得所有参数变成无效的值。
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...
模型的训练不是单纯的调参,重要的是能针对出现的各种问题提出正确的解决方案。本文就训练网络loss出现Nan的原因做了具体分析,并给出了详细的解决方案,希望对大家训练模型有所帮助。 一、原因 一般来说,出现NaN有以下几种情况: 如果在迭代的100轮数以内,出现NaN,一般情况下的原因是你的学习率过高,需要降低学习率。
如何解决PyTorch中Loss出现NaN的问题 在使用PyTorch进行深度学习模型训练时,很多开发者可能会遇到Loss值变为NaN(Not a Number)的情况。NaN的出现可能是由于多种原因导致的。接下来,我将指导你一步一步找到并解决问题。 整体流程 我们可以将排查NaN的过程分为以下几个步骤: ...