若学习率过大，梯度更新时会引发参数数值的不稳定，甚至会导致溢出，进而出现 NaN。比如，在使用梯度下...
产生Nan的本质是：计算过程中出现了数值不稳定性，这可能是由于多种原因导致的，例如梯度消失/爆炸、除以...
1.如果在迭代的100轮以内,出现NaN,一般情况下的原因是因为你的学习率过高,需要降低学习率。可以不断降低学习率直至不出现NaN为止,一般来说低于现有学习率1-10倍即可。 2.如果当前的网络是类似于RNN的循环神经网络的话,出现NaN可能是因为梯度爆炸的原因,一个有效的方式是增加“gradient clipping”(梯度截断来解决) ...
以下是一些导致nan出现的常见原因: 除以零:当执行除法运算时,如果分母为零,结果将是nan。 无穷大的运算:例如在计算对数或指数时,如果结果为无穷大,将返回nan。 数组操作:在对数组进行操作时,如果存在无效的值(如空值或非数值),计算结果可能会包含nan。 数据类型转换:在将字符串转换为数值时,如果字符串无法转换为...
西门子PLC出现NaN（Not a Number，非数字）的原因通常与数据类型不匹配或数据计算错误有关。具体来说，可能包括以下几个方面：1. **数据类型不匹配**：当PLC中的变量或数据块（DB）的数据类型与实际写入或读取的数据类型不一致时，可能会出现NaN。例如，如果一个变量被定义为实数（REAL）类型，但尝试...
在处理UE4光照计算迁移过程中，我们遭遇了植被上的光斑问题。深入分析后，我们锁定了问题根源在于Vis_Smith函数。经过一系列调试，我们发现rcp倒数函数执行后，数据出现了异常——NaN（Not a Number）。了解到NaN是一个数据除以0或其他导致数学运算无定义的情况产生的结果，它通常表现为与之相关的运算结果也...
神经⽹络出现nan原因？以及解决 之前在TensorFlow中实现不同的神经⽹络，作为新⼿，发现经常会出现计算的loss中，出现Nan值的情况，总的来 说，TensorFlow中出现Nan值的情况有两种，⼀种是在loss中计算后得到了Nan值，另⼀种是在更新⽹络权重等等数据的时候出现了Nan值，本⽂接下来，⾸先解决计算loss中...
inv_s = self.grad2sdf_network.get_deviation().clip(1e-6, 1e6) sigmoid = torch.sigmoid(transformed_delta_grad_cos / inv_s) 这里的transformed_delta_grad_cos在训练中会变得非常大。从而导致在正向运算过程中无误,而反向计算梯度过程中出现NaN。这就导致了权重突然被更新为NaN。发布...
含有异常值或极端值的输入数据可能导致模型输出或梯度计算出现NaN。 解决方法及对应伪代码: 数据标准化或归一化:确保输入数据的尺度一致,可以有效减少数据尺度差异导致的梯度问题。 # 使用PyTorch的Transforms进行标准化 from torchvision import transforms transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms...
起初，我按照其他回答者提到的可能原因进行了检查，如梯度爆炸、学习率过大以及模型不收敛等，但这些原因并未找到。经过长时间的分析，我最终发现，问题的根源在于训练集中存在脏数据。脏数据导致模型的预测值计算为零，当将零输入到损失函数计算公式中时，结果就会变为nan。为了解决这个问题，我采取了逐步...