Loss值为NaN通常是由于数值不稳定所导致的。在深度学习模型训练的过程中,由于参数更新过程中的数值计算可能会引起数值不稳定,进而导致Loss值出现NaN。常见的原因包括: 学习率过大:如果学习率设置过大,可能会导致参数更新过程中的数值溢出,进而导致Loss值为NaN。 梯度爆炸:当梯度值过大时,参数更新过程中的数值计算也会...
模型结构设计不合理可能导致某些操作的结果为NAN,例如对数运算时输入为0或者负数,会得到NAN。 2. 解决方法 针对上述原因,我们可以采取一些解决方法来避免Loss为NAN。 2.1 调整学习率 通过减小学习率,可以使模型参数的更新步长变小,降低波动性,从而避免因学习率过大导致的Loss为NAN。可以尝试使用PyTorch提供的学习率调度...
File"/your/pytorch/install/torch/autograd/function.py",line76,inapplyreturnself._forward_cls.backward(self,*args)File"<stdin>",line8,inbackwardRuntimeError:Some errorinbackward 损失函数可能不正确 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back...
经过第三部分的分析,知道了梯度变为nan的根本原因是当x_i=0时依旧参与了x_i^\gamma的计算,导致在反向传播时计算出的梯度为nan。 要解决这个问题,就要保证在x_i=0时不会进行这样的计算。 新的PyTorch代码如下: def loss_function(x): mask = x < 0.003 gamma_x = torch.FloatTensor(x.size()).type_as...
最近使用apex的amp 进行混合精度计算的时候出现了loss 为NAN 的情况,PyTorch1.6之后都自带amp模型了,不过这里依然从apex中加载的amp模块。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...
深度学习中，loss出现nan的原因通常与以下几个核心因素有关：1.输入数据中可能存在nan或无穷大的值，这...
问题发生在第一个step权重更新以后，所有权重都变成了inf，进而导致loss/grad全部变成nan ...
问题描述:训练一个有四个阶段模型的网络(可以简单理解每一阶段就是一个卷积层),每阶段输出都会进行loss计算。现将pytorch原始的ce loss改为focal loss后,网络训练了数个迭代后loss 报nan。输入数据检查过没有问题,报nan时的前一个迭代的loss是正常的。报nan的当前迭代,第一个阶段所有的卷积参数都已经是nan了。
pytorch loss 出现 nan 排查问题: 调整学习率为0,loss还为NAN--->与学习率无关 模型内关于除、log等可能出现异常的操作,加上 1e-8,loss还为NAN--->基本排除与模型运算有关 排查输入数据,将特征、标签遍历完,未发现异常值与空值 排查导入的词向量模型,发现内部存在大量空值与NAN--->貌似找到问题所在 ——...
【pytorch】loss越训越大,没多久就nan 最近在调试group dro,老碰上nan的情况。列下几个可能导致的原因: 1. 学习率过大(这个一般很容易排除,我遇到的也不是这个问题) 2. 分式中分母出现了0 (写代码时不容易注意,但出现nan大概率可能是这个) 3. forward中有开方的运算,比如x^0.5 (这是我遇到的情况,非常...