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...
如果在迭代的100轮数以内,出现NaN,一般情况下的原因是你的学习率过高,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,一个有效的方式是增加“gradient clipping”(梯度截断来解决)。 可能用...
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...
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,这里的解决方法是推荐做Nrom操作,对参数进行正则化,这样在做exp操作的时候就会很好的避免出现上溢出的现象,可以做LayerNormBatchNorm等,这里我对模型加fin...
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值太大以致于不能用浮点数去表示,所以变成了NaN。 可采取的方法:(1)降低学习率,降低至少一个数量级。如果在你的模型中有多个loss层,就不能...
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。
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,...
在pytorch训练过程中出现loss=nan的情况,梯度爆炸。 可采取的办法: 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,比如log(x + 微小量),避免无穷大。 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...
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,最终超过了float表示范围,出现NaN。这一过程通常伴随渐变与自激的特性,也即在训练到某...