当PyTorch训练时出现Loss为NAN的情况时,我们应该首先排查学习率过大、梯度爆炸、数据预处理错误以及模型结构设计不合理等原因。针对不同的原因,我们可以采取相应的解决方法,如调整学习率、梯度裁剪、检查数据预处理和输入数据、检查模型结构设计等,来避免Loss为NAN,并保证模型的训练效果。 参考文献...
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1. **调整精度设置**：直接控制PyTorch的精度配置。在训练前，可以通过`torch.backends.cudnn.benchmark = False`和`torch.set_float32_matmul_precision('medium')`来确保使用更精确的浮点数计算。这有助于避免在浮点数运算中出现精度损失，从而减少nan值的出现。2. **禁用tf32**：在你的GPU上禁...
可能你的gpu是半精度（fp16）训练。如果你的gpu是安培架构，还可能是启用了tf32训练（https://pytorch...
你好,我训练得到的结果像下面这样,请问可能是什么问题。 D:\pycharm_project\YOLOv4-pytorch\eval\voc_eval.py:194: RuntimeWarning: invalid value encountered in true_divide rec = tp / float(npos) [2020-10-11 16:42:09,302]-[train.py line:168]:boerner --> mAP : nan [2020-10-11 16:42...
总结:梯度消失不会导致模型出现 nan 和 inf ,只会导致模型 loss 不会下降,精度无法在训练过程中提升。而梯度爆炸则有可能导致模型在训练过程中出现 inf 。 1.1、从理论的角度看,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)...
可能你的gpu是半精度（fp16）训练。如果你的gpu是安培架构，还可能是启用了tf32训练（https://pytorch...
4 半精度训练 1 自定义损失函数 PyTorch在torch.nn模块为我们提供了许多常用的损失函数,比如:MSELoss,L1Loss,BCELoss… 但是随着深度学习的发展,出现了越来越多的非官方提供的Loss,比如DiceLoss,HuberLoss,SobolevLoss.… 这些Loss Function专门针对一些非通用的模型,PyTorch不能将他们全部添加到库中去,因此这些损失函...
在PyTorch中进行二分类,有三种主要的全连接层,激活函数和loss function组合的方法,分别是:torch.nn.Linear+torch.sigmoid+torch.nn.BCELoss,torch.nn.Linear+BCEWithLogitsLoss,和torch.nn.Linear(输出维度为2)+torch.nn.CrossEntropyLoss,BCEWithLogitsLoss集成了Sigmoid,但是CrossEntropyLoss集成了Softmax。
PyTorch训练模型中 box_loss、obj_loss、cls_loss为nan的原因及解决方法 1. 整体流程 在理解“为什么使用PyTorch训练模型的box_loss、obj_loss、cls_loss都为nan”之前,我们需要了解整个训练过程的流程。下面是PyTorch训练模型的一般流程: 准备数据:首先我们需要准备训练数据,包括输入数据和对应的标签。