记录一下Seq2Seq模型中,反向传播Grad_value全都为None的排查过程

文章讨论了在深度学习训练过程中遇到的反向传播失效问题,重点关注了`requires_grad`设置、设备一致性、模型和优化器配置、以及loss函数的影响,最终定位在Agent代码层面或loss函数计算上。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1,首先明确requires_grad都是为True的,是否启动了反向传播

2,loss是正常计算的

3,排查是否是device的问题,是否是模型和参数所在的设备不同,将device删除后仍然全部为None

4,确认损失函数和优化器的配置正确

5,排查是否是Model的问题,可以写一个简单的测试函数,随机输入数据来观察是否有反向传播,结果发现测试函数反向传播正常

可以确定是Agent代码中出现了问题。

6,确定是loss函数的问题,loss函数的计算再调用了mes loss function后正常反向传播。

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