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...
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...
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。
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...
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…
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...
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...
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值变为NaN。针对以上问题,我们可以采取以下解决策略:...
简介:在大模型训练中遇到loss值变为NaN的问题时,可以通过多种策略来解决,包括检查学习率、梯度爆炸、损失函数正确性、NaN检测和过滤、数据集完整性、使用梯度检查工具、混合精度训练以及监控训练过程。同时,借助百度智能云文心快码(Comate)等高效工具,可以进一步优化训练过程,提升效率。