在PyTorch中训练神经网络时遇到损失值为'nan'(不是一个数字)通常意味着模型在训练过程中出现了数值不稳定的情况。以下是一些可能导致这种情况的原因以及相应的解决方法: ### 基础概念 - *...
你可以使用 Matplotlib 绘制损失曲线: importmatplotlib.pyplotasplt# 假设你有一个损失列表 loss_historyplt.plot(loss_history)plt.xlabel('Epochs')plt.ylabel('Loss')plt.title('Loss Curve')plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 统计分析 在确定损失为 NaN 之前,您可能需要对问题进行统计分析。以...
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...
4.模型结构问题也可能导致loss为nan。过于复杂的模型结构或存在问题的模型初始化可能导致训练过程中产...
笔者在最近的项目中用到了自定义loss函数,代码一切都准备就绪后,在训练时遇到了梯度爆炸的问题,每次训练几个iterations后,梯度和loss都会变为nan。一般情况下,梯度变为nan都是出现了log(0),x0等情况,导致结果变为+inf,也就成了nan。 1. 问题分析 ...
损失出现NaN可能有三种情况: 计算过程中出现除数为0的情况,这种情况可以进行平滑处理,如果是计算书写错误就相应更改即可; 计算过程中带入空数据,如一个空张量,后续计算会出现NaN,而且这时梯度可能会正常更新,直到多次累积后出现爆炸的情况; 数值精度溢出,如fp16精
在使用PyTorch进行GPU训练时，若遇到loss值为nan的情况，而切换至CPU训练则一切正常，这通常意味着问题出在GPU的精度设置上。主要关注点是，你的GPU可能正处于半精度（fp16）训练模式，特别是当它为安培架构时。安培架构下，PyTorch默认会启用tf32训练，这可能导致计算精度的降低，进而引发诸如0、nan和inf...
在项目开发过程中，我遇到了使用自定义损失函数时梯度爆炸的问题，导致训练过程中loss变为nan。常规情况下，梯度变为nan通常是由于计算过程中的分母接近于零，导致结果趋向无穷大，从而转化为nan。我所用的损失函数形式为：[公式]其中，[公式] 。从理论上分析，这个损失函数在反向传播过程中容易引发梯度...
在使用 PyTorch 进行深度学习训练时，有时会遇到第一个迭代周期后损失值变为 NaN 的问题，这可能是由多种原因引起的。本文将通过一个具体的实验案例，解析并解决这一问题。首先，确保使用的 PyTorch 版本为 1.4.0，在 Ubuntu 16.04 环境下训练 VGG16 模型，数据集为 CIFAR-10。通过使用 torchvision...
【pytorch】loss越训越大,没多久就nan 最近在调试group dro,老碰上nan的情况。列下几个可能导致的原因: 1. 学习率过大(这个一般很容易排除,我遇到的也不是这个问题) 2. 分式中分母出现了0 (写代码时不容易注意,但出现nan大概率可能是这个) 3. forward中有开方的运算,比如x^0.5 (这是我遇到的情况,非常...