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,这个缺省的层也会产生NaN。 参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/599887666
可以设置一个阈值,当损失值超出该阈值时停止训练并输出警报: forepochinrange(num_epochs):loss=compute_loss(model,data)iftorch.isnan(loss)orloss.item()>1e10:print(f"训练中遇到 NaN 错误,停止训练 Epoch:{epoch}")break 1. 2. 3. 4. 5. 7. 可视化损失变化 监控损失值变化也非常重要。你可以使用...
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…
通过降低学习速率、找到梯度爆炸的层并降低该层的loss weight、重新设置合适的学习速率、检查损失函数计算是否正确、加入梯度裁剪、检查输入数据、使用合适的优化器、逐步增加学习速率、使用Gradient Clipping以及检查硬件设备等方法,我们可以有效地避免loss出现NaN的问题,提高模型训练的稳定性和可靠性。相关文章推荐 文心一言...
相反,可以将One Hot通过Hash函数转变为一个0/1向量。因为只有一个1的输入很不稳定,而包含很多1/-1的输入却相对稳定很多。 希望这些分析和解决策略能为大家对深度学习Loss变为NaN的问题有更深的理解和掌握,从而在实际应用中能更胜一筹。祝大家训练顺利,模型效果棒棒的! 0 0 发表评论 发表 ...
解决训练Loss出现NaN问题 训练loss出现NaN时的解决方法: 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。 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...
在遇到类似问题时,通过检查并采取相应的措施,可以有效地解决loss出现nan的问题,提高模型训练的稳定性和性能。首先,检查数据集是否有问题是一个简单但重要的步骤。如果数据集没有问题,那么可以检查模型结构和训练过程是否合理。如果模型结构和训练过程也没有问题,那么可以考虑添加更多的训练数据或者调整模型的架构和参数来...
当训练网络时遇到loss值为NaN的问题，需要采取针对性的解决方案。首先，明确其可能的原因：过高的学习率可能导致早期出现NaN，尝试将学习率降低，通常减小1-10倍即可。循环神经网络中的梯度爆炸问题，可通过梯度截断（gradient clipping）来处理。除数为0、自然对数处理不当或数组越界也可能导致NaN，检查数据...
按照值或范数剪裁梯度可以有效避免梯度过大导致的模型训练问题。选择合适的剪裁阈值对于保证模型收敛至关重要。通过上述方法，可以有效地解决深度学习训练过程中损失变为 NaN 的问题，确保模型训练的稳定性和效率。深入理解数值稳定性原理，并灵活应用上述策略，将有助于优化模型训练过程，提升模型性能。
1. **调整精度设置**：直接控制PyTorch的精度配置。在训练前，可以通过`torch.backends.cudnn.benchmark = False`和`torch.set_float32_matmul_precision('medium')`来确保使用更精确的浮点数计算。这有助于避免在浮点数运算中出现精度损失，从而减少nan值的出现。2. **禁用tf32**：在你的GPU上...