loss=nan解决办法

最新推荐文章于 2024-04-23 19:53:34 发布
原创 最新推荐文章于 2024-04-23 19:53:34 发布 · 1.8w 阅读 · 3 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

训练网络时出现loss=nan的情况，caffe不会报错，但是显然这样是不对的。
loss=nan
将solver.prototxt文件中的base_lr减小一点之后，这个问题就不再出现了。我一般先将base_lr降为原来的0.1倍，一般这样就可以了，如果实在不行的话就再降10倍。

好像知道为什么这样就可以，learning rate到底是怎么影响整个网络的捏？

pytorch训练过程中loss出现NaN的原因及可采取的方法
jacke121的专栏
10-03 1万+
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激活函数的target应该大于0，...
用keras搭建RNN（如LSTM、GRU），训练时出现loss为nan（not a number）
Miaulxixi的博客
10-23 4621
@用keras搭建RNN（如LSTM、GRU），训练时出现loss为nan（not a number） 问题描述： 用keras搭建RNN（如LSTM、GRU）实现（label = 6）分类问题，训练时出现loss为nan（not a number），训练精度不变为0.1667。我处理的数据为csv文件，2750行181列。 需处理的数据为csv文件，2750行181列。 训练从第一个epoch的开始就出现了train_loss和valid_loss为nan的问题。 网络结构是两层lstm单元数分别为32
使用单卡qlora混合精度训练大模型chatGLM2-6b，解决qlora loss变成nan的问题！
高颜值的杀生丸(此博客转载自我的博客园)
11-02 986
最近新换了工作，以后的工作内容会和大模型相关，所以先抽空跑了一下chatGLM2-6b的demo，使用Qlora或lora微调模型 今天简单写个文档记录一下，顺便也是一个简单的教程，并且踩了qlora loss变成nan训练不稳定的问题 本教程并没有写lora的原理，需要的话自行查阅 1.chatGLM2-6b 模型我已经从huggingface 下载到服务器，因为我的服务器不能直接连接hug...
网络训练时出现loss为nan的情况(已解决)
热门推荐
qq_44846512的博客
10-30 1万+
最近在使用SSD网络跑自己的数据集时，训练刚开始就出现loss=nan值的情况，经过多方查找资料，发现训练过程中loss出现nan值时，一般是下列问题导致的： 数据集的问题，可能存在数据本身就存在nan值，或者标注box的坐标不符合要求，比如xmax<xmin(参考) 网络结构的问题，可能网络本身设计不合理，如果是直接使用的开源代码，应该不会出现这个问题。 学习率设置过高，可以设置不同的且相差较大的学习率来观察loss的变化，如果无论学习率如何变，loss始终还是nan值，可能就不是这个问
训练model过程中，loss=nan问题时该怎么解决？
u011630472的博客
08-08 1029
当我在UCF-101数据集训练alexnet时，epoch设为100，跑到三十多个epoch时，出现了loss=nan问题，当时是一脸懵逼，在查阅资料后，我通过减小学习率解决了问题，现总结一下出现这个问题的可能原因及解决方法： 1. 减小整体学习率。学习率比较大的时候，参数可能over shoot了，结果就是找不到极小值点； 减小学习率可以让参数朝着极值点前进； 2. 改变网络宽度。有可能是网络后面的层参数更新异常，增加后面层的宽度试试； 3. 改变层的学习率。每个层都可以设置学习率，可以尝试减小后...
训练过程中，loss参数出现NAN怎么解决？
qq_36604702的博客
05-23 492
参考
训练过程中Loss函数出现Nan的可能原因
Jacob's blog
07-03 4652
综合我做过的一些实验，记录一下实验过程中Loss出现Nan的一些可能原因： 最简单的，学习率过大。 BTW, 学习率过大还可能导致收敛到一个定值之前实验室的师姐拿云图做DNI分类的结果最后都收敛到同一个数值，结果我后来一看也是学习率过大导致的。 其中的原因我猜测是使用了ReLU激活函数以后，某一步跨入了一个点，使得出现了dead neuron的现象，然后前面的参数全部不更新，导致最后的结果变成了定值。 坏样本的加入 比如一个样本的全是0，你减去均值除以方差以后就变成了nan，你自己不会发现，进入神经
训练过程出现loss=nan,reg=nan和cont=nan的情况记录
ruichuang2的博客
08-15 992
无
loss nan解决办法
qq_37668436的博客
01-17 2167
前言 今天查了一下午加晚上的bug…记录一下… 解决办法 减小学习率 加大batchsize（相当于减小学习率） 关闭fp16 减小学习率或加大batchsize的原因 原因很简单，过大的学习率学飞了… 关闭fp16 今天就是被这个坑的… FP16的作用 减少显存占用，FP16 的内存占用只有 FP32 的一半，自然地就可以帮助训练过程节省一半的显存空间。 加快训练和推断的计算，在大部分的测试中，基于 FP16 的加速方法能够给模型训练带来多一倍的加速体验。 但是这样减少内存的前提是损失了浮点数的精
focal loss训练时出现nan的原因，以及解决办法
weixin_42445581的博客
05-03 5766
Focal loss的数学表达式如上所示。这是二分类的写法。当使用在多分类的时候，只取上半部分，计算该分类的得分。使用tensorflow编程，focal loss的函数如下： focal loss函数 def focal_loss(config, pred, label): ''' :param pred: B,N,num_class :param label:...
深度学习网络训练，Loss出现Nan的解决办法
不要给自己设限，尝试更多可能（思所向 皆可往）
04-23 5732
模型的训练不是单纯的调参，重要的是能针对出现的各种问题提出正确的解决方案。本文就训练网络loss出现Nan的原因做了具体分析，并给出了详细的解决方案，希望对大家训练模型有所帮助。一、原因如果在迭代的100轮数以内，出现NaN，一般情况下的原因是你的学习率过高，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。
【亲测】神经网络训练时出现loss=nan或loss不变的解决办法
langzi453的博客
12-10 1万+
       今天用最原始的tensorfow.nn.conv2d构建一个三层CNN网络并基于MNIST数据集训练的时候出现了loss=nan的情况，折腾了一晚上，摸索出几个的解决方案。        1.在loss函数某个位置添加了1e-10： cross_entropy = tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(output * tf.log(prediction+...
【机器学习技巧】-训练过程中，loss参数出现NAN怎么解决？解决方案汇总？
小坏蛋的博客
03-26 1万+
深度神经网络在训练过程中，loss参数出现NAN怎么解决？解决方案？
训练网络loss出现Nan解决办法
weixin_43960370的博客
04-13 2095
6.在某些涉及指数计算，可能最后算得值为INF（无穷）（比如不做其他处理的softmax中分子分母需要计算exp（x），值过大，最后可能为INF/INF，得到NaN，此时你要确认你使用的softmax中在计算exp（x）做了相关处理（比如减去最大值等等））调试中你可以使用一个简单的网络来读取输入层，有一个缺省的loss，并过一遍所有输入，如果其中有错误的输入，这个缺省的层也会产生NaN。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“
训练Nan问题分析
yunxinan的专栏
07-23 1465
训练深度模型时候出现Nan的原因和解决方法：这种情况个人总结是training sample中脏数据导致梯度计算的时候爆炸或者消失导致失去梯度没法训练。解决方法：（1）数据归一化主要是图像的尺寸要同一，各个类别要均衡及标签中尽量少含有空格，数据归一化的方法（减均值、除方差、加入Batch Normalization、L2 norm）;(2)更新参数初始化方法（Xavier、mars）;(3)减小学...
模型训练中出现NaN Loss的原因及解决方法
豆芽菜
05-23 1万+
1 梯度爆炸 原因：学习的过程中，梯度变得非常大，使得学习的过程偏离了正常的轨迹。 症状：观察每次迭代的loss值，会发现loss明显增长，最后因为loss值太大以至于不能用浮点去表示，所以变成了Nan。 可采取的措施：1 降低学习速率，2 如果模型中有多个loss层，就需要找到梯度爆炸的层，然后降低该层的loss weight。 2 学习率过高 原因：过高的学习率乘上所有的梯度使得所有参数变成无效的值。 症状：观察输出日志，会发现学习率变成nan 可采取的措施：设置合适的学习速率 3 损失函数
[深度学习]lora模型训练总结
FL1623863129的博客
06-13 2112
经过测试发现，在训练第1个epoch生成最真实而且情况也符合自己预期，但是在后续epoch里面生成情况越来越差，导致生成图像已经不符合实际要求。此外经过测试发现vega ai这个网址生成模型要比我自己训练的模型更好，而且他这个只训练15分钟，不知道什么原因。可能网站训练参数比默认要好吧。1、lora训练不是训练越多越好，有可能存在过拟合情况，以下是20张绝缘子训练的图片。
秋叶Lora训练器遇到NaN detected
闪闪的红星的专栏
10-20 6125
需要在保存格式上，不要选fp16，而是选择bf16.
记录模型训练时loss值的变化
orangefly0214的博客
10-15 1万+
记录训练过程中的每一步的loss变化 if verbose and step % verbose == 0: sys.stdout.write('\r{} / {} : loss = {}'.format( step, total_steps, np.mean(total_loss))) sys.stdout.flus...
[01/200] Total Loss: nan, Discrepancy Loss: nan, Constraint Loss: nan [01/200] Total Loss: nan, Discrepancy Loss: nan, Constraint Loss: nan [01/200] Total Loss: nan, Discrepancy Loss: nan, Constraint Loss: nan [01/200] Total Loss: nan, Discrepancy Loss: nan, Constraint Loss: nan [01/200] Total Loss: nan, Discrepancy Loss: nan, Constraint Loss: nan [01/200] Total Loss: nan, Discrepancy Loss: nan, Constraint Loss: nan [01/200] Total Loss: nan, Discrepancy Loss: nan, Constraint Loss: nan运行出现这个
最新发布
11-28
在运行时出现Total Loss、Discrepancy Loss、Constraint Loss值均为 `nan`（Not a Number）通常是由多种原因导致的，以下是一些常见的原因及对应的解决办法： ### 数据问题 - **数据中存在 `nan` 或 `inf` 值**： - 检查输入数据，使用代码找出并处理这些异常值。例如在Python的NumPy中： ```python import numpy as np # 假设 data 是输入数据 data = np.array([1, 2, np.nan, 3]) has_nan = np.isnan(data).any() has_inf = np.isinf(data).any() if has_nan: data = np.nan_to_num(data) # 将 nan 转换为 0 if has_inf: data = np.where(np.isinf(data), np.finfo(data.dtype).max, data) # 将 inf 转换为最大值 ``` - **数据范围过大或过小**：数据的取值范围可能导致数值计算不稳定。可以对数据进行归一化处理，如使用Min - Max归一化： ```python from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler() data = scaler.fit_transform(data) ``` ### 模型问题 - **学习率过大**：过大的学习率可能会导致梯度爆炸，使损失值变为 `nan`。可以尝试减小学习率。例如在PyTorch中： ```python import torch import torch.optim as optim model = ... # 定义模型 optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # 减小学习率 ``` - **模型初始化不当**：不合适的权重初始化可能导致数值不稳定。可以尝试使用不同的初始化方法，如Xavier初始化： ```python import torch.nn as nn # 假设 layer 是模型的一个层 layer = nn.Linear(10, 20) nn.init.xavier_uniform_(layer.weight) ``` ### 损失函数问题 - **损失函数计算过程中出现除零错误**：检查损失函数的计算代码，确保不会出现除以零的情况。例如自定义损失函数时： ```python import torch.nn as nn class CustomLoss(nn.Module): def __init__(self): super(CustomLoss, self).__init__() def forward(self, output, target): # 避免除零 denominator = torch.clamp(target, min=1e-8) loss = torch.mean((output - target) / denominator) return loss ``` ### 其他问题 - **梯度累积问题**：如果使用了梯度累积，可能会导致梯度值过大。可以适当调整梯度累积的步数。 - **硬件问题**：某些情况下，硬件故障也可能导致数值计算异常。可以尝试在不同的硬件环境下运行代码。
评论 2
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