计算loss 时,出现了除以0的情况 loss过大,被半精度判断为inf 网络参数中有nan,那么运算结果也会输出nan(这个更像是现象而不是原因,网络中出现nan肯定是之前出现了nan或inf) 但是总结起来就三种: 运算错误,比如计算Loss时出现x/0造成错误 数值溢出,运算结果超出了表示范围,比如权重和输入正常,但是运算结果Nan或Inf。比如loss过大其实就是超出
在反向传播中舍入误差累积可以把这些数字变成0或者nan, 这会导致不准确的梯度更新,影响网络的收敛。溢出错误:由于float16的有效的动态范围约为 (5.96×10^-8 ~ 6.55×10^4),比单精度的float32(1.4x10^-45 ~ 1.7x10^38)要狭窄很多,精度下降(小数点后16相比较小数点后8位要精确的多)会导致得到的值大于或者...
inf_nan() File "/root/.local/conda/envs/baichuan2/lib/python3.8/site-packages/torch_npu/npu/utils.py", line 313, in is_support_inf_nan FLAG_SUPPORT_INF_NAN = hasattr(torch_npu.npu.utils, 'is_support_inf_nan') and torch_npu.npu.utils.is_support_inf_nan()FLAG_SUPPORT_INF_NAN =...
for num = 1 : length(values) % for every nonzero entries in A if (isnan(S(1, 1, 1))) % check for NAN disp nanerror; return; end tnum = turn(num); nita = 10 / sqrt(t); % step size t = t + 1; i = indexs(tnum, 1); j = indexs(tnum, 2); k = indexs(tnum...
考虑到训练过程中梯度幅值大部分是非常小的,故训练默认是 FP32 格式,如果能直接以 FP16 格式精度进行训练,理论上可以减少一半的内存,达到加速训练和采用更大 batch size 的目的,但是直接以 FP16 训练会出现溢出问题,导致 NAN 或者参数更新失败问题...
# If these gradients do not contain infs or NaNs, optimizer.step() is then called, # otherwise, optimizer.step() is skipped. scaler.step(optimizer) # Updates the scale for next iteration. scaler.update() 基于GradScaler进行梯度裁剪 scaler.scale(loss).backward() scaler.unscale_(optimizer) ...
333, in is_support_inf_nan torch_npu.npu._lazy_init() File "/usr/local/lib64/python3.9/site-packages/torch_npu/npu/_init__.py", line 214, in _lazy_init torch_npu._C._npu_init() RuntimeError: Initialize:build/CMakeFilestorch_npu.dir/compiler_dependts:217 NPU function...
nanmean(self, dim=None, keepdim=False, *args, **kwargs) nanmedian(self, dim=None, keepdim=False) nanquantile(self, q, dim=None, keepdim=False) nansum(self, dim=None, keepdim=False, dtype=None) nan_to_num(self, nan=0.0, posinf=None, neginf=None) ...
We are planning to make all functions undertorch.ao.quantization.pt2e.graph_utilsprivate. This update marksget_control_flow_submodulesas a private API. If you have to or want to continue usingget_control_flow_submodules, please make a private call by using_get_control_flow_submodules. ...
这次版本的主要更新一些性能的优化,包括权衡内存计算,提供Windows支持,24个基础分布,变量及数据类型,零维张量,张量变量合并,支持 CuDNN 7.1,加快分布式计算等,并修复部分重要 bug等。 ▌目录 主要变化 张量/变量合并 零维张量 数据类型 版本迁移指南 新特性 ...