我正在使用Tensorflow的iris_training模型以及一些我自己的数据,老是出现以下报错: ERROR:tensorflow:Model diverged with loss = NaN. Traceback… tensorflow.contrib.learn.python.learn.monitors.NanLossDuringTrainingError: NaN loss during training. Traceback问题源于以下行: tf.contrib.learn.DNNClassifier(feature_...
https://discuss.pytorch.org/t/model-eval-gives-incorrect-loss-for-model-with-batchnorm-layers/7561/19 https://stackoverflow.com/questions/33962226/common-causes-of-NaNs-during-training
tensorflow.python.training.basic_session_run_hooks.NanLossDuringTrainingError: NaN loss during training...
File "/data2/CZY/software/anconda2/envs/python36/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/training/basic_session_run_hooks.py", line 753, in after_run raise NanLossDuringTrainingError
原因:有时候损失层中loss的计算可能导致NaN的出现。比如,给InfogainLoss层(信息熵损失)输入没有归一化的值,使用带有bug的自定义损失层等等。 现象:观测训练产生的log时一开始并不能看到异常,loss也在逐步的降低,但突然之间NaN就出现了。 措施:看看你是否能重现这个错误,在loss layer中加入一些输出以进行调试。
可以解决问题。但是不明⽩为什么。所以整理了⼀下loss为nan的问题。现在依然不清楚为什么减⼩学习速率会解决这个问题，请各位不吝赐教。如果⼀开始loss就为nan, 可以考虑⾃⼰的输⼊是否有问题。参考：https://stackoverflow.com/questions/33962226/common-causes-of-NaNs-during-training ...
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,比如solver.prototxt中base_lr,降低一个数量级(至少)。如果在你的模型中有多个loss层,就不能降低基础的学习率base_lr,而是需要检查...
原因:有时候损失层中loss的计算可能导致NaN的出现。比如,给InfogainLoss层(信息熵损失)输入没有归一化的值,使用带有bug的自定义损失层等等。 现象:观测训练产生的log时一开始并不能看到异常,loss也在逐步的降低,但突然之间NaN就出现了。 措施:看看你是否能重现这个错误,在loss layer中加入一些输出以进行调试。
loss突然变nan的原因,很可惜并不是这里其他所有答主所说的“因为梯度爆炸”、“lr过大”、“不收敛”等等原因,而是因为training sample中出现了脏数据! 脏数据的出现导致我的logits计算出了0,0传给 即nan。 所以我通过设置batch_size = 1,shuffle = False,一步一步地将sample定位到了所有可能的脏数据,删掉。期...
原因:有时候损失层中loss的计算可能导致NaN的出现。比如,给InfogainLoss层(信息熵损失)输入没有归一化的值,使用带有bug的自定义损失层等等。 现象:观测训练产生的log时一开始并不能看到异常,loss也在逐步的降低,但突然之间NaN就出现了。 措施:看看你是否能重现这个错误,在loss layer中加入一些输出以进行调试。