原因:损失函数的计算,如交叉熵损失函数的计算可能出现log(0),所以就会出现loss为Nan的情况 症状: loss逐渐下降,突然出现Nan 可采取的措施: 尝试重现该错误,打印损失层的值进行调试. 4 输入数据有误 原因: 你的输入中存在Nan 症状: loss逐渐下降,突然出现Nan 可采取的措施: 逐步去定位错误数据,然后删掉这部分数据...
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...
pytorch训练过程中loss出现NaN的原因及可采取的方法 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...
如果一开始就是nan,而且是多分类问题,很可能是数据标签出了问题,比如标签超过类别数。 如果用的是成熟的网络,和数据的关系很大,排查一下数据。 如果是自己构建的网络,就要看看有一些变量是不是设置为可求导的。 原因总结 1. 数据集中包含脏数据;计算loss的时候有log0,可能是初始化的问题,也可能是数据的问题; ...
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 ...
模型训练中出现NaN Loss现象时，通常意味着训练过程遇到了某些障碍，需要我们仔细排查和解决。以下是一些常见原因及其解决方法。1. 梯度爆炸：这是最常见的原因之一。梯度爆炸意味着梯度的大小超出数值范围，导致损失函数的计算结果变为无穷大，从而出现NaN。解决方法是调整模型架构、优化器参数或使用梯度裁剪。
深度学习网络训练中出现loss函数为nan的原因 说法一: 说明训练不收敛了, 学习率太大,步子迈的太大导致梯度爆炸等都是有可能的,另外也有可能是网络的问题,网络结构设计的有问题。 我现在的采用方式是: 1. 弱化场景,将你的样本简化,各个学习率等参数采用典型配置,比如10万样本都是同一张复制的,让这个网络去拟合,...
一般是梯度爆炸了。具体可以解决的方案还挺多的。比如说修改batchsize，batchnormalize, 梯度裁剪，或者说...
看网络是否会过拟合，也就是loss变得非常低，而不是nan。如果有nan，或者loss不下降，代码必然有问题。
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...