最近在调试torch反向梯度计算异常时,搜索引擎查到torch本身提供调试模式功能,torch.autograd.detect_anomaly()[1],可以作为函数调用,也可作为contextmanager,该功能完成两件事: 运行前向时开启异常检测功能,则在反向时会打印引起反向失败的前向操作堆栈 反向计算出现“nan”时引发异常 具体用法如下: import torch from ...
torch.autograd.anomaly_mode (在自动求导时检测错误产生路径) 可用于在自动求导时检测错误产生路径,借助with autograd.detect_anomaly(): 或是torch.autograd.set_detect_anomaly(True)来启用: >>> import torch >>> from torch import autograd >>> >>> class MyFunc(autograd.Function): ... ... @staticmet...
以下是一个简单的代码示例,说明如何使用detect_anomaly()来识别不可导操作: importtorch# 一个简单的线性模型classSimpleModel(torch.nn.Module):def__init__(self):super(SimpleModel,self).__init__()self.linear=torch.nn.Linear(2,2)defforward(self,x):returnself.linear(x)# 创建实例model=SimpleModel(...
为了找到你代码中第一次出现Nan/Inf的确切位置,PyTorch提供了一个简单易用的方法torch. autograde .detect_anomaly(): import torch def main(): torch.autograd.detect_anomaly() ... # Rest of the training code # OR class MyNumericallyUnstableLoss(nn.Module): def forward(self, input, target): with...
建议5 — 在训练期间使用 torch.autograd.detect_anomaly()查找算术异常 如果你在训练过程中在损失/度量中看到NaNs或Inf,你的脑海中就会响起一个警报。它是你的管道中有问题的指示器。通常情况下,它可能由以下原因引起: 模型或特定层的初始化不好(你可以通过观察梯度大小来检查哪些层) 数学上不正确的运算(负数...
Hint: enable anomaly detection to find the operation that failed to compute its gradient, with torch.autograd.set_detect_anomaly(True). 问题排查 使用torch.autograd.set_detect_anomaly(True) 在训练之前 torch.autograd.set_detect_anomaly(True) 在反向传播时 with autograd.detect_anomaly(): loss....
PyTorch和TensorFlow哪家强：九项对比读懂各自长项短板
torch.autograd.set_detect_anomaly(True) 设置标志和超参数 # Configuration flags and hyperparameters USE_MAMBA = 1 DIFFERENT_H_STATES_RECURRENT_UPDATE_MECHANISM = 0 device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
同时,使用torch.autograd.set_detect_anomaly(True)来创建PyTorch的上下文,可以检测到梯度计算中的异常情况。从技术原理上来说,PyTorch使用动态图进行计算,可以动态地构建和执行图。当使用GPU加速时,PyTorch会自动将计算图中的张量(Tensor)和计算操作(Ops)调度到GPU上进行计算。但是,当使用CPUOnly策略构建上下文时,所有...
torch.autograd.set_detect_anomaly(True) 设置标志和超参数 # Configuration flags and hyperparametersUSE_MAMBA = 1DIFFERENT_H_STATES_RECURRENT_UPDATE_MECHANISM = 0 device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') 定义超参...