如果你的网络中batchNorm层很多,而且充当比较重要的角色,那么可以适当地检查一下Tensor在输入Batchnorm层后有没有可能变为nan,如果恰好发生这种情况,batchNorm层中的移动均值(running_mean)和移动方差(running_var)也很有可能都是nan,而且这种情况很有可能发生在预测阶段。 这种情况通过发生在训练集和验证集是两个截然...
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...
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...
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。 症状:观察输出日志,会发现学习率变成nan 可采取的措施:设置合适的学习速率 3 损失函数有误 原因:损失函数的计算,如交叉熵损失函数的计算可能出现log(0),所以就会出现loss为Nan的情况 症状: loss逐渐下降,突然出现Nan 可采取的措施: 尝试重现该错误,打印...
1.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。 2.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) ...
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,...
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。2. 学习率过高：过高的学习率可能导致梯度更新过大，从而引发梯度爆炸或损失函数不稳定。调整学习率到合理范围，可以有效避免...
大模型训练中Loss出现NaN的解决策略,在深度学习中,模型训练时的loss值通常是评估模型性能的重要指标。然而,有时候在训练过程中,loss值可能会出现nan,这可能会导致训练中断或者模型性能下降。本文将探讨导致loss出现nan的原因,以及相应的解决方法。一、原因分析梯度爆
深度学习网络训练中出现loss函数为nan的原因 1. 学习率太大,步子迈的太大导致梯度爆炸等都是有可能的。 2. 网络结构不合理,导致的Non 1. 增加或者减少网络的深度 2. 增加网络的宽度 3. 不当的损失函数 4. relu和softmax两层不要连着用,最好将relu改成tanh,也算一个技巧。