梯度裁剪中的NaN值处理 - 深入探究torch.nn.utils.clip_grad_norm_和torch.nn.utils.clip_grad_value_

介绍：

在深度学习中，梯度裁剪是一种常用的技术，用于防止训练过程中梯度爆炸的问题。PyTorch提供了两个梯度裁剪函数 - torch.nn.utils.clip_grad_norm_ 和 torch.nn.utils.clip_grad_value_。本博客将深入探讨这些函数的计算方法，以及它们如何处理梯度中的NaN值。

计算方法：

a. torch.nn.utils.clip_grad_norm_：该函数通过梯度的范数值进行裁剪。它接受最大范数值，并在梯度的范数超过指定值时对梯度进行缩放。梯度归一化的公式为：clipped_gradient = gradient * (max_norm / max(1, norm(gradient)))。
b. torch.nn.utils.clip_grad_value_：该函数通过梯度的每个元素值进行裁剪。它接受最大值，并将梯度张量中超过指定值的元素截断。梯度截断的公式为：clipped_gradient = min(max_value, gradient)。

处理NaN值：

当梯度张量中存在NaN值时，torch.nn.utils.clip_grad_norm_ 和 torch.nn.utils.clip_grad_value_ 函数对NaN值的处理方式不同。
a. torch.nn.utils.clip_grad_norm_：如果梯度张量中存在NaN值，该函数不会修改这些NaN值，而是保留原始的NaN值。这意味着裁剪后的梯度全为NaN值。

tensor([[nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan]])

b. torch.nn.utils.clip_grad_value_：如果梯度张量中存在NaN值，该函数也不会将NaN值替换为其他数值，而是保留原始的NaN值。裁剪后的梯度仍然包含NaN值。

tensor([[    nan, -0.3983, -0.3941,  0.1834, -0.0773,  0.2848,  0.0507,  0.3911,
          0.1482,  0.0206]])

程序

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.utils as utils

# 创建一个线性层
linear = nn.Linear(10, 1)

# 模拟梯度计算
inputs = torch.randn(32, 10)
targets = torch.randn(32, 1)
linear.zero_grad()
outputs = linear(inputs)
loss = nn.MSELoss()(outputs, targets)
loss.backward()

# 人为设置梯度中的一个元素为NaN
linear.weight.grad[0][0] = float('nan')

# 打印梯度中的NaN值
print(linear.weight.grad)

# 裁剪梯度范数
max_norm = 1.0
utils.clip_grad_value_(linear.parameters(), max_norm)

# 打印裁剪后的梯度
print(linear.weight.grad)

解决方法

当在训练过程中遇到梯度中的NaN值时，可以采取以下两种方法来解决这个问题：

1. 使用torch.autograd.detect_anomaly()进行检测：
   torch.autograd.detect_anomaly()是PyTorch提供的一个上下文管理器，用于检测梯度中的NaN值。通过将梯度计算的代码块包装在torch.autograd.detect_anomaly()的上下文管理器中，当梯度中出现NaN值时，它会引发异常并指示具有NaN值的操作和梯度值。这个特性能够帮助我们快速定位问题所在。

import torch

with torch.autograd.detect_anomaly():
    # 进行梯度计算的代码块
    loss.backward()

2. 使用Automatic optimization（自动优化）：
   PyTorch Lightning提供了自动优化的功能，可以通过设置Trainer类中的automatic_optimization参数为True来启用。当启用自动优化时，PyTorch Lightning会自动处理梯度计算和权重更新过程，包括处理梯度中的异常值和NaN值。

import pytorch_lightning as pl

class MyModel(pl.LightningModule):
    def training_step(self, batch, batch_idx):
        # 进行梯度计算的代码块
        loss = self.loss_fn(...)
        
        return loss

model = MyModel()

##创建Trainer实例并启动训练
trainer = pl.Trainer(automatic_optimization=True)
trainer.fit(model, train_dataloader)
通过设置automatic_optimization=True，PyTorch Lightning会自动处理梯度计算和权重更新，包括处理梯度中的NaN值。这样，我们无需显式地处理NaN值，训练过程更加简洁高效。

综上所述，使用torch.autograd.detect_anomaly()可以帮助我们快速检测和定位梯度中的NaN值，而使用Automatic optimization（自动优化）功能则可以在PyTorch Lightning中自动处理梯度计算和权重更新，包括处理梯度中的异常值和NaN值。