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...
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...
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…
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...
坏样本的出现也可能导致loss突然变为NaN。坏样本一般是指不符合任务要求需要被清洗掉的样本,如CV任务中全黑图片等等。坏样本不符合模型训练的要求,因此输入到模型中根本无法得到正常的结果,因此loss会变得巨大以至于成为NaN。 一般情况下,我们需要找出并清理掉坏样本。 如果发现loss在逐步减小但是处理某一批数据时突然变...
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,...
简单来说,LOSS为NAN是训练(或预测)时,损失值突然出现变得不正常、无穷大的情况,打印loss的日志时出现"nan"(如上图所示)。 需要注意的是,这里的nan不是代表某一个非常大的数,其实是Not A Number的缩写,当运算时,出现无穷大的数,那么运算的结果就为nan。例如,一个无穷大的数与另一个无穷大的数相乘,结果就会...
NaN 的出现 为什么会出现 NaN 学习率过高:当学习率设定过高时,模型的参数更新会过于剧烈,导致模型训练时损失值 (loss) 不断增大,最终产生 NaN。 数据问题:输入数据中可能存在缺失值或无穷大的值,导致算法无处适从,从而生成 NaN 的损失。 网络结构问题:模型的某些层可能不合适,比如层的输入维度与输出维度不匹配。
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
指数计算中可能出现INF，确保softmax等函数对大值进行了适当处理。标签缺失可能导致loss为NaN，需检查数据集的完整性。接下来，我们看几个具体案例：1. 梯度爆炸特征：loss值快速增大超出浮点范围，解决方法是降低学习率，针对出现问题的loss层调整loss_weight，或使用clip gradient限制梯度。2. 不当的损失...