可以设置一个阈值,当损失值超出该阈值时停止训练并输出警报: forepochinrange(num_epochs):loss=compute_loss(model,data)iftorch.isnan(loss)orloss.item()>1e10:print(f"训练中遇到 NaN 错误,停止训练 Epoch:{epoch}")break 1. 2. 3. 4. 5. 7. 可视化损失变化 监控损失值变化也非常重要。你可以使用...
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...
(num_epochs): for inputs, targets in dataloader: optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, targets) if torch.isnan(loss).any(): print(f"Epoch {epoch}, Loss is NaN. Skipping this batch.") continue loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(...
1.输入数据中可能存在nan或无穷大的值,这会导致模型在计算过程中产生nan的loss值; 解决办法:检查数据集,确保输入数据中不存在nan或无穷大的值,可以使用NumPy库中的numpy.isnan()和numpy.isinf()函数来检测并处理这些值; 2.学习率过高是一个常见的原因。当学习率设置得过高时,模型参数在优化过程中的更新...
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 ...
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), 1.0) optimizer.step() print('Epoch: ', epoch, '\ti: ', i, '\tLoss: ', loss) 我已经设置了渐变剪切,这似乎是推荐的解决方案。但即使在第一步之后,我也会得到: Epoch: 0 i: 0 损失: 张量(nan, grad_fn=)...
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...
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...
分别Backpropagation后,将凶手精准定位了导致nan的loss。 进一步分析,果然是pyTroch的BUG。整理好BUG后, 就提交到了pytorch 的 GitHub上了。 x.grad should be 0 but get NaN after x/0 · Issue #4132 · pytorch/pytorch (链接:https://github.com/pytorch/pytorch/issues/4132) ...