在做了上述改进后,调整dropout,学习率等超参数,通过几次试验,很快找到合适的超参数,网络也稳定收敛,不再出现NaN。 3.3 莫名其妙的弯路--数据验证 我们在删除weight_norm层,增加了batch_norm层后(其它网络参数核训练超参数保持不变),同样在训练了若干个轮船后,发生了NaN现象。这是两个不同的网络,出现了相同的问题...
原因:输入中包含Nan或者输入为空,对于图像而言输入为损坏的图片。 检查方法:使用python的异常检测机制对数据进行合格检测 解决方法:修改代码满足输入为有效的数据,比如在检查过程中先删除受损的图片。 2-损失函数 原因:有时损耗函数的计算会导致Nan的出现。例如给InfogainLoss层提供非归一化的值或者使用有bug的自定义损...
1.正向传播(forward时检查是否有nan),并不能准确地定位问题所在 可以在 python 文件头部使用如下函数打开 nan 检查: torch.autograd.set_detect_anomaly(True) 2. 反向传播 # loss = model(X) with torch.autograd.detect_anomaly(): loss.backward() 3. assert,对训练过程中的数据进行检查,可以精确定位,一般...
在pytorch训练过程中出现loss=nan的情况 1.学习率太高。 2.loss函数 3.对于回归问题,可能出现了除0 的计算,加一个很小的余项可能可以解决 4.数据本身,是否存在Nan,可以用numpy.any(numpy.isnan(x))检查一下input和target 5.target本身应该是能够被loss函数计算的,比如sigmoid**函数的target应该大于0,同样的需要...
原因:你的输入中存在NaN! 症状:一旦学习过程中碰到这种错误的输入,输出就会变成NaN。观察输出日志(runtime log)的时候,你可能也不会出现任何异常:loss逐渐下降,然后突然出现NaN. 可采取的方法:重建你的输入数据集,确保你的训练集/验证集中没有脏数据(错误的图片文件)。调试时,使用一个简单的网络去读取输入,如果有...
现在让我们逐步讲解每个步骤中要做的事情,并提供相应的代码。 步骤一:数据预处理 在数据预处理阶段,我们需要对数据进行标准化、归一化或其他预处理操作,以确保数据在训练过程中处于合理范围内。这有助于避免出现"nan"的情况。 下面是一个示例代码,用于对数据进行标准化处理: ...
相信很多人都遇到过训练一个deep model的过程中,loss突然变成了NaN。在这里对这个问题做一个总结。 一般来说,出现NaN有以下几种情况: 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。
如果网络结构设计不当,可能会导致训练过程中的loss越来越大。可以尝试重新设计网络结构,或者使用一些经典的网络结构来解决。 2. 出现Nan的解决办法 当训练网络时,有时可能会出现loss为Nan的情况,这可能是由于以下原因造成: a. 不稳定的梯度:Deep Q-Network中存在着一种称为“过估计”的问题,即过高地估计了行为的...
在pytorch训练过程中出现loss=nan的情况1.学习率太高。2.loss函数3.对于回归问题,可能出现了除0的计算,加一个很小的余项可能可以解决4.数据本身,是否存在Nan,可以用numpy.any(numpy.isnan(x))检查一下input和target5.target本身应该是能够被loss函数计算的,比如sigmoid激活函数的target应该大于0,同样的需要 ...
结果1 题目MindSpore在网络训练过程中,为了调试网络一般会观察loss现象,loss现象一般有哪几种表现? A. loss波动过大,出现NAN,极大值等。 B. loss不收敛、收敛慢。 C. loss不变。 D. loss为0等。 相关知识点: 试题来源: 解析 ABCD 反馈 收藏