1.4 模型结构设计不合理 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...
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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 ...
前一次迭代loss完全没问题,可能不是bp的问题,但是还没有排除是bp的问题,虽然前一次迭代loss是正常的 二、问题定位 将所有反向梯度打印出来,发现第一个阶段的所有参数梯度为nan,其它正常。 forname,paraminnet.named_parameters():print('name:{} param grad:{} param requires_grad:{}'.format(name,param.grad,...
，这是默认行为，要你手动关闭。上述两种情况会造成计算精度降低，容易容易出现0，nan和inf。
# 1. 先看loss是不是nan,如果loss是nan,那么说明可能是在forward的过程中出现了第⼀条列举的除0或者log0的操作 assert torch.isnan(loss).sum() == 0, print(loss)optim.zero_grad()loss.backward()# 2. 如果loss不是nan,那么说明forward过程没问题，可能是梯度爆炸，所以⽤梯度裁剪试试 nn.utils....
[2020-10-10 00:46:31,414]-[train.py line:147]: === Epoch:[ 13/120],step:[260/377],img_size:[416],total_loss:nan|loss_ciou:nan|loss_conf:nan|loss_cls:nan|lr:0.0075 INFO:YOLOv4: === Epoch:[ 13/120],step:[260/377],img_size:[416],total_loss:nan|loss_ciou:nan|loss_...
遇到⼀个很坑的情况，在pytorch训练过程中出现loss=nan的情况 有以下⼏种可能：1.学习率太⾼。2.loss函数有问题 3.对于回归问题，可能出现了除0 的计算，加⼀个很⼩的余项可能可以解决 4.数据本⾝，是否存在Nan、inf，可以⽤np.isnan(),np.isinf()检查⼀下input和target 5.target本⾝应该是...
在pytorch训练过程中出现loss=nan的情况 1.学习率太高。 2.loss函数 3.对于回归问题,可能出现了除0 的计算,加一个很小的余项可能可以解决 4.数据本身,是否存在Nan,可以用numpy.any(numpy.isnan(x))检查一下input和target 5.target本身应该是能够被loss函数计算的,比如sigmoid**函数的target应该大于0,同样的需要...
pytorch训练过程中loss出现NaN的原因及可采取的方法 在pytorch训练过程中出现loss=nan的情况 1.学习率太高。 2.loss函数 3.对于回归问题,可能出现了除0 的计算,加一个很小的余项可能可以解决 4.数据本身,是否存在Nan,可以用numpy.any(numpy.isnan(x))检查一下input和target 5.target本身应该是能够被loss函数计算...