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A...
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
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...
方法一:参数初始化 一种解决Loss值为NaN的方法是合理初始化模型参数。初始化过大或者过小的参数可能会导致数值计算不稳定,因此建议采用较小的初始化范围,并结合梯度裁剪等方法,保持参数更新过程中的数值稳定。 importtorchimporttorch.nnasnndefweights_init(m):ifisinstance(m,nn.Conv2d):nn.init.xavier_normal_(m...
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…
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。
小明同学最近在训练一个自己设计的深度强化学习模型(DQN)的过程中,遇到了loss突然变为Nan的情况,同时模型在训练集和测试集上的准确度也跟着变成了0,大概如下图所示。 训练集上的分类准确度突然变为0 测试集上的准确度突然变为0 loss突然变成nan,很多同学在训练深度学习模型,尤其是自己设计的模型时都会遇到,所以小...
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...
loss为nan的问题解决 loss为nan的问题解决 在训练的过程中经常会出现loss=NaN的情况，在⽹上查了查⼀般做法是减⼩学习速率或者增⼤batch_size。尝试了⼀下减⼩学习速率，可以解决问题。但是不明⽩为什么。所以整理了⼀下loss为nan的问题。现在依然不清楚为什么减⼩学习速率会解决这个问题，请各位不吝...
1、加入gradient clipping： 例如用的是交叉熵cross_entropy = -tf.reduce_sum(y_*tf.log(y_conv))的话，最后softmax层输出y_conv的取值范围在[0,1]页就是说允许取0值，有log(0)出现很有可能出现nan，cross_entropy = -tf.reduce_mean(y_*tf.log(tf.clip_by...