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
检查输入数据:如果输入数据中存在异常值或NaN值,会导致损失函数计算错误。因此,需要检查输入数据是否正常,并进行必要的预处理和清洗。总结:本文介绍了在大模型训练中解决Loss值为NaN问题的几种策略。通过减小学习速率、查找梯度爆炸的层、设置梯度裁剪、设置合适的学习速率、使用学习率衰减、调试损失函数和检查输入数据等...
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...
当训练网络时遇到loss值为NaN的问题，可以采取以下解决方案：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...
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...
症状:观察每次迭代的loss值,会发现loss明显增长,最后因为loss值太大以至于不能用浮点去表示,所以变成了Nan。 可采取的措施:1 降低学习速率,2 如果模型中有多个loss层,就需要找到梯度爆炸的层,然后降低该层的loss weight。 2 学习率过高 原因:过高的学习率乘上所有的梯度使得所有参数变成无效的值。
梯度爆炸和Nan Loss问题是深度学习训练中常见的难题,但通过适当的权重初始化、选择合适的激活函数和使用自适应学习率优化器,可以有效解决这一问题。希望本文对大家有所帮助,在实际应用中能更好地解决梯度爆炸问题,提高模型的训练效果。 表格总结 未来展望
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的情况,PyTorch1.6之后都自带amp模型了,不过这里依然从apex中加载的amp模块。一般,情况下,loss或者梯度出现NAN的情况,都是出现了下溢出 ...
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...
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。