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逐步的降低,但突然间就变成NaN了。 措施:重整你的数据集,确保训练集和验证集里面没有损坏的图片。调试...
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...
浓缩为下面两种情况: 1. 梯度爆炸。解决方法:调学习率、梯度剪裁、归一化 2. 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 最近使用 apex的amp 进行混合精度计算的时候出现了loss 为NAN 的情…
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逐步的降低,但突然间就变成NaN了。 措施:重整你的数据集,确保训练集和验证集里面没有损坏的图片。调试中你可以使用一个简单的网络来读取输入层,有一个缺省的loss,并过一遍所有输入,如果其中有错误的输入,这个缺省的层...
简单来说,LOSS为NAN是训练(或预测)时,损失值突然出现变得不正常、无穷大的情况,打印loss的日志时出现"nan"(如上图所示)。 需要注意的是,这里的nan不是代表某一个非常大的数,其实是Not A Number的缩写,当运算时,出现无穷大的数,那么运算的结果就为nan。例如,一个无穷大的数与另一个无穷大的数相乘,结果就会...
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...
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...
造成Loss为NAN的原因通常有以下几种: 1.1 学习率过大 学习率过大可能导致模型参数在训练过程中发生大的波动,使得损失函数的值变得不稳定,并最终变成无穷大或者非数值。 1.2 梯度爆炸 梯度爆炸是指梯度值过大,超过了计算范围,导致损失函数变得不稳定,甚至超出了浮点数的表示范围。
一般来说,Loss值为NaN的原因可能有以下几种: 梯度爆炸:在训练过程中,如果梯度值变得过大,会导致参数更新时发生溢出,从而使Loss值变为NaN。 学习率过高:过高的学习率会导致参数更新时发生过大的变化,从而使Loss值变为NaN。 损失函数计算错误:如果损失函数的计算出现错误,比如除以零或者对负数取对数,会导致Loss值变...
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...