里面检测没有nan值、不识别问题,就只有训练的时候有问题。 下面正式开始解决问题,在train.py搜索amp把check_amp注释掉直接把amp赋值为False,如下图: 这样做之后在运行train.py发现训练时就不会有nan值了。如果还有,那就应该就关闭这篇博客了,考虑下其他方法了。然后,你就会发现validation时会出现P/R/map全部为0...
尝试更新到最新版本的驱动和CUDA,以解决潜在的兼容性问题。 检查模型结构和参数:有时候,模型的结构或参数设置不当也可能导致训练不稳定或产生nan值。可以尝试调整模型的结构或参数,以找到最优的设置。 使用混合精度训练:混合精度训练是一种提高训练速度的方法,它使用float16和float32两种数据类型进行训练。然而,在某些...
原创|使用caffe训练时Loss变为nan的原因: 梯度爆炸 不当的损失函数 不当的输入 池化层中步长比核的尺寸大 检查自己的train.py: 检查代码(正确) 检查输入(自己之前调试的时候修改了图片预处理的一个函数get_random_data)将random=False改成random=True后就可以了 AIEarth是一个由众多领域内专家博主共同打造的学术...
原创|使用caffe训练时Loss变为nan的原因: 梯度爆炸 不当的损失函数 不当的输入 池化层中步长比核的尺寸大 检查自己的train.py: 检查代码(正确) 检查输入(自己之前调试的时候修改了图片预处理的一个函数get_random_data)将random=False改成random=True后就可以了...
YOLO V3 loss为Nan 之前在用yolo v3训练自己的数据集的时候,会出现loss=nan的情况。这边给出一点解决方法。 1.查看是否为代码问题,在计算损失时是否出现负数,分母为0等情况。 2.检查数据集文件是否标识正确。 3.每一次batch,打印一次loss,检查是否出现梯度爆炸的情况。若有loss=inf,则可以设定一个阈值。
到这一步为止,我train时出现为nan和0的问题已经解决了。 3、如果发现问题依旧没有解决,还需要在val.py里面将所有的half改为False,同时im.half() if half else im.float() 改为 im.float()。如下图: 以上3步完成之后,再次运行train.py发现没有问题了。
在部分工作中,log-exp方法也被称为“边界框坐标重参数化”,是一个很朴素但很有效的坐标回归方法。不过,这里也存在一个隐患,就是exp函数的“指数爆炸”特性,可能会在训练阶段有梯度爆炸、Loss出现NAN的隐患,就笔者个人经验而言,这种问题出现的频率很低,暂时可忽略不计。
【CAAI】yolov5训练出现loss为NAN。 Describe the current behavior / 问题描述 (Mandatory / 必填) 1.使用贵公司官网推荐的数据集进行训练,出现loss为NAN的情况。 Environment / 环境信息 (Mandatory / 必填) Hardware Environment(Ascend/GPU/CPU) / 硬件环境:...
的结果是虚数i，但在DL相关的框架，该操作会直接造成nan，造成损失函数无法优化，而且相应代码的书写更为复杂。而采取直接以取根号后的形式我们只要在获取输出时，再将wh求一个平方即可。另外要说的一点就是IOU误差，虽然很多文章都将这一点直接成为IOU误差，实际上计算时IOU误差和置信度的结合。def_iou(self, box...
结果发现,跑出来的图 什么都没有,box loss 什么的一直nan 换个电脑 重复步骤,conda还是在新环境装不了pytorch,用pip安装网速巨慢,所以直接访问终端下载地址下载,之后pip install 把文件拖到终端直接安装 装完发现依旧跑不了 报错应该和torchvision有关 : ...