损失函数也是有可能导致输出nan,尤其是在我们自己设计损失函数的时候。 损失函数应该考虑到是否可以正常地backward。 其次对输入的Tensor是否进行了类型转化,保证计算中保持同一类型。 最后考虑在除数中加入微小的常数保证计算稳定性。 batchNorm可能捣鬼 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...
在pytorch训练过程中出现loss=nan的情况 1.学习率太高。 2.loss函数 3.对于回归问题,可能出现了除0 的计算,加一个很小的余项可能可以解决 4.数据本身,是否存在Nan,可以用numpy.any(numpy.isnan(x))检查一下input和target 5.target本身应该是能够被loss函数计算的,比如sigmoid**函数的target应该大于0,同样的需要...
原因:你的输入中存在NaN! 症状:一旦学习过程中碰到这种错误的输入,输出就会变成NaN。观察输出日志(runtime log)的时候,你可能也不会出现任何异常:loss逐渐下降,然后突然出现NaN. 可采取的方法:重建你的输入数据集,确保你的训练集/验证集中没有脏数据(错误的图片文件)。调试时,使用一个简单的网络去读取输入,如果有...
一般,情况下,loss或者梯度出现NAN的情况,都是出现了下溢出 或者 上溢出的情况,如果你恰好还使用的半精度或者混合精度,那肯定是加剧这种现象。 模型训练过程中出现NAN的本质原因是是出现了下溢出和上溢出的现象 上溢出首先怀疑模型中的指数运算, 因为模型中的数值过大,做exp(x)操作的时候出现了上溢出现象,这里的解...
下面我将详细阐述导致损失函数为nan的原因。 1.数据异常或缺失 数据异常或缺失是导致损失函数为nan的最常见原因之一、当训练数据中存在无效或异常值时,计算损失函数就会出现问题。例如,数据中存在NaN或inf(无穷大)等数值,这些数值无法进行有效的计算,会导致损失函数出现NaN结果。 解决策略: -数据预处理:在训练之前,...
数据本身,是否存在Nan,可以用numpy.any(numpy.isnan(x))检查一下input和target 5.target本身应该是能够被loss函数计算的,比如sigmoid激活函数的target应该大于0,同样的需要 pytorch训练过程中loss出现NaN的原因及可采取的方法 在pytorch训练过程中出现loss=nan的情况 1.学习率太高。 2.loss函数 3.对于回归问题,...
这通常是由于梯度爆炸、学习率过高或损失函数计算错误等原因导致的。本文将介绍一些解决策略,帮助您快速定位和解决问题。一、梯度爆炸梯度爆炸是导致Loss值为NaN的常见原因之一。在训练过程中,如果梯度变得非常大,会导致学习过程偏离正常轨迹,最终导致Loss值爆炸并变为NaN。为了解决这个问题,我们可以采取以下措施: 减小...
原因:学习的过程中,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。
但在实际训练过程中,有时候会发现loss变为NaN或Inf的情况,导致训练无法正常进行。出现这种情况的原因主要有以下几点: 1. 梯度爆炸 2. 出现除零、对数函数自变量为负值等数学问题 3. 出现坏样本 1.梯度爆炸 训练过程中由于学习率等超参数设置的不合理,导致优化过程中没有减小loss,反而因为震荡导致loss逐渐增大,最终...