Pytorch训练模型损失Loss为Nan或者无穷大（INF）原因

最新推荐文章于 2025-08-17 22:46:40 发布
转载 最新推荐文章于 2025-08-17 22:46:40 发布 · 606 阅读 · 0
文章标签：

#Pytorch #Nan

部署运行你感兴趣的模型镜像

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

PyTorch 2.5

PyTorch 2.5

PyTorch
Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch 库，底层由 C++ 实现，应用于人工智能领域，如计算机视觉和自然语言处理

pytorch loss inf
jacke121的专栏
10-03 6613
import torch a=torch.zeros(1) b=torch.ones(1,requires_grad=True) print(b/0)
pytorch 13 训练过程中出现loss为nan、inf（梯度爆炸、梯度消失）的分析及解决方案
a486259的博客
12-01 8963
从理论的角度上看，本质是梯度消失与梯度爆炸所导致的。梯度消失是指导数值特别小，导致其连乘项接近无穷小，可能是由输入数据的值域太小（导致权重W的导致特别小）或者是神经网络层输出数据落在在激活函数的饱和区（导致激活函数的导致特别小）;而梯度爆炸是指导数值特别大，导致其连乘项特别大，致使W在更新后超出了值域的表示范围。可能是输入数据没有进行归一化（数据量纲太大，致使W的梯度值极大），只要连乘项的导数一直大于1，就会使得靠近输入层的W更新幅度特别大。连乘项是指链式求导法则中每一层的导数，很明显梯度消失与梯度爆炸都受
Pytorch计算Loss值为Nan的一种情况【exp计算溢出，利用softmax计算的冗余性解决】
PuJiang-的博客
11-17 1万+
一、报错提示 FutureWarning: Non-finite norm encountered in torch.nn.utils.clip_grad_norm_; continuing anyway. Note that the default behavior will change in a future release to error out if a non-finite total norm is encountered. At that point, setting error_if_n
Torch 和 Numpy 出现NAN解决方法
Forrest97的博客
01-24 6906
在训练过程中，在确保数据没有异常的情况。由于自定义loss中出现了除数为0或对数为0的情况，导致无法计算得到数字就会得到NAN，然后loss.backward()就会导致整个网络的权重数值都变成NAN。直接导致网络无法计算。 所以在网络训练过程中需要对NAN进行检测和处理。 NAN检测 如果只是一个简单的标量，直接使用isnan进行判据 torch.isnan(loss) 如果只是一个相对复杂的矢量，则需要使用结合.int().sum()对nan进行计数，判据大于0 torch.isnan(loss).i
pytorch loss 出现nan，原因之一，计算图中存在torch.sqrt或者 **0.5，以及如何解决
小欧欧的博客
11-11 8680
今天写一个loss函数 dist=torch.sqrt(x*x+y*y) loss=soomthL1loss(dist,gt_dist) 我随便写的几句示意代码，这样会导致在第一个iteration之后出现nan，第一次iteration之内，还是可以看到loss不为nan的。 解决办法： 1、不开方，因为开方的求导会出现在分母上，因此需要避免分母为0！ 2、tor...
pytorch训练一段时间突然出现NaN
m0_37192554的博客
10-21 1万+
一、https://www.cnblogs.com/bonelee/p/8603750.html 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。 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
深度学习训练中Loss为NaN的原因与解决方案
深度学习模型在训练过程中出现损失值（Loss）为NaN（Not a Number）或无穷大（INF）是极为常见且令人困扰的问题，严重影响模型的收敛性和最终性能。该问题本质上源于数值计算的不稳定性，可能由多个环节共同导致。从...
pytorch学习笔记十一：损失函数
Dear_learner的博客
02-28 2136
一、损失函数是什么 损失函数：衡量模型输出与真实标签之间的差异。与损失函数有关的还有代价函数和目标函数。 损失函数（Loss Function）：计算一个样本的差异，Loss=f(y^,y)Loss=f\left ( \hat{y},y \right )Loss=f(y^​,y) 代价函数（Cost Function）：计算整个训练集loss的一个平均值，cost=1N∑iNf(y^,y)cos t= \frac{1}{N}\sum_{i}^{N}f\left ( \hat{y},y \right )co
第七十九：AI的“急诊科医生”：模型失效（Loss Explode）的排查技巧——从“炸弹”到“稳定”的训练之路！
qq_35899016的博客
08-17 966
还在为AI模型训练中损失值突然“爆炸”、变为NaN/Inf，导致训练崩溃而束手无策吗？本文将为你深度解密AI训练的“急诊排查术”——模型失效（Loss Explode）的定位方法！我们将直击损失爆炸这一“训练杀手”的痛点，深入浅出地介绍损失爆炸的常见表现及其背后的根本原因（如过大的学习率、数据异常、梯度问题、模型初始化不当、数值不稳定性）。文章将重点讲解如何利用PyTorch的内置检查机制、断点调试、梯度可视化等工具，一步步精准定位问题所在
【解决方案】pytorch中loss变成了nan | 神经网络输出nan | MSE 梯度爆炸/梯度消失
记录学习痕迹的公众号：Piper蛋窝
06-29 1万+
最近在跑一个项目，计算loss时用了很普通的MSE，在训练了10到300个batch时，会出现loss tensor([[nan nan nan nan]]类似的情况。对这个异常的loss进行梯度下降，会导致net的输出变为nan。在网上查了解决方案，都不好用。
pytorch训练网络时候出现loss nan的几种情况及解决方法
CaiDou的博客
06-30 5765
训练深度学习网络的过程中出现 loss nan总是让人觉得头疼，本人这次是在pytorch的半精度amp.autocast, amp.GradScaler训练时候出现了loss nan。loss nan 常见的一般几种情况有：lr学习率设置的过大，导致loss nan，调小lr；训练数据中有脏数据，也会导致loss，这个需要自己排查，batch设置为1，遍历所有训练数据遇到nan就打印数据路径再退出； 网络计算过程中可能存在nan，但这种可能比较少见。等等；计算loss时候出现nan，特别是众多交叉熵损..
Deep Learning 之 训练过程中出现NaN问题
BVL的博客
07-25 1万+
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。 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
在卷积神经网络训练过程中loss出现NaN的原因以及可以采取的方法
热门推荐
J1mL3e_'s Blog
06-08 1万+
在初学卷积神经网络的过程中，有时会遇到loss在训练过程中出现NaN的情况，本文列出了几个可能原因及症状并提供了一些方法解决，希望对初学者有所帮助。
父肩为山，微光如炬（作文）.pdf
01-06
父肩为山，微光如炬（作文）.pdf
含分布式电源的配电网可靠性评估研究（Matlab代码实现）
最新发布
01-06
含分布式电源的配电网可靠性评估研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕含分布式电源的配电网可靠性评估展开研究，重点介绍了基于Matlab代码实现的相关建模与仿真方法。通过构建配电网模型，结合分布式电源（如光伏、风电等）接入特点，分析其对系统可靠性的影响，包括故障概率、负荷供应能力、供电恢复能力等关键指标。文中提供了完整的Matlab实现代码，便于读者复现和验证算法，同时涵盖多场景仿真、不确定性建模与优化调度策略，提升了评估的实用性与准确性。; 适合人群：具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事配电网规划与运行的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于教学与科研中配电网可靠性的建模与仿真训练；②支撑含分布式电源的电网规划、运行优化与风险评估等实际工程问题研究；③帮助理解分布式电源接入后对传统配电网可靠性分析方法带来的挑战与应对策略。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行，配合电力系统可靠性理论基础进行深入学习，重点关注分布式电源出力不确定性建模、故障分析逻辑及指标计算流程，以实现从理论到仿真实践的完整闭环。
GeneratedClass231.java
01-06
GeneratedClass231.java
改进的数值解析法PCB热建模方法，考虑辐射传热及元件温度计算（Matlab代码实现）
01-06
改进的数值解析法PCB热建模方法，考虑辐射传热及元件温度计算（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种改进的数值解析法用于PCB热建模，重点考虑了辐射传热及电子元件温度的精确计算，并提供了完整的Matlab代码实现。该方法在传统热建模基础上进行了优化，提升了模型精度与实用性，适用于电子设备热管理的仿真分析，帮助研究人员快速评估PCB在不同工况下的热行为。文中详细阐述了热传导、对流与辐射三种传热方式的数学建模过程，并结合实际案例验证了模型的有效性与可靠性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和热力学基础知识的电子工程、电气工程及相关领域的科研人员、研究生及高年级本科生。; 使用场景及目标：①用于电子设备尤其是PCB板的热特性仿真与优化设计；②支撑科研项目中对元件温升、散热性能的定量分析；③辅助完成课程设计、毕业设计或学术论文中的热建模部分； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐行理解算法实现过程，重点关注热平衡方程的构建与边界条件的设置，有条件者可进行实验对比验证，以深化对理论模型与实际热行为关系的理解。
食品品牌新品市场整合营销促销策略推广案.ppt
01-06
下载方式：https://pan.quark.cn/s/b4d8292ba69a 在构建食品品牌的市场整合营销推广方案时，我们必须首先深入探究品牌的由来、顾客的感知以及市场环境。 此案例聚焦于一款名为“某饼干产品”的食品，该产品自1998年进入河南市场以来，经历了销售业绩的波动。 1999至2000年期间，其销售额取得了明显的上升，然而到了2001年则出现了下滑。 在先前的宣传活动中，品牌主要借助大型互动活动如ROAD SHOW来吸引顾客，但收效甚微，这揭示了宣传信息与顾客实际认同感之间的偏差。 通过市场环境剖析，我们了解到消费者对“3+2”苏打夹心饼干的印象是美味、时尚且充满活力，但同时亦存在口感腻、价位偏高、饼身坚硬等负面评价。 实际上，该产品可以塑造为兼具美味、深度与创新性的休闲食品，适宜在多种情境下分享。 这暗示着品牌需更精确地传递产品特性，同时消解消费者的顾虑。 在策略制定上，我们可考虑将新产品与原有的3+2苏打夹心进行协同推广。 这种策略的长处在于能够借助既有产品的声誉和市场占有率，同时通过新产品的加入，刷新品牌形象，吸引更多元化的消费群体。 然而，这也可能引发一些难题，例如如何合理分配新旧产品间的资源，以及如何保障新产品的独特性和吸引力不被既有产品所掩盖。 为了提升推广成效，品牌可以实施以下举措：1. **定位修正**：基于消费者反馈，重新确立产品定位，突出其美味、创新与共享的特性，减少消费者感知的缺陷。 2. **创新宣传**：宣传信息应与消费者的实际体验相契合，运用更具魅力的创意手段，例如叙事式营销，让消费者体会到产品带来的愉悦和情感共鸣。 3. **渠道选择**：在目标消费者常去的场所开展活动，例如商业中心、影院或在线平台，以提高知名度和参与度。 4. **媒体联...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值