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...
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...
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...
1. 调整学习率 降低学习率：过高的学习率可能导致模型在训练早期就出现NaN。尝试将学习率降低110倍，观察loss值是否恢复正常。2. 处理梯度爆炸 梯度截断：对于循环神经网络等容易出现梯度爆炸的模型，可以使用梯度截断技术来限制梯度的最大值，从而防止loss值变为NaN。3. 检查数据和计算逻辑 确保数据无误...
训练网络loss出现Nan解决办法 一.原因 一般来说,出现NaN有以下几种情况: 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...
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…
问题描述: 在使用u-net进行语义分割训练时,最初使用数据A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...
在大模型训练中,我们有时会遇到一个令人困惑的问题:loss值突然变为NaN(无穷大或无效值)。这种情况通常是由于数值溢出或计算错误导致的。为了解决这一问题,我们可以借助百度智能云文心快码(Comate)等高效工具来优化训练过程,同时结合以下建议和解决策略:点击此处了解更多关于百度智能云文心快码(Comate)的信息。 检查学习...
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...
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)。 可能用0作了除数。 可能用0或者负数作为自然对数。 需要计算loss的数组越界(尤其是自己定义了一个新的网络,可能出现这种情况)。