tensorflow训练神经网络时loss出现nan的问题

最新推荐文章于 2023-03-21 17:42:09 发布

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#tensorflow #python3 #神经网络训练

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本文探讨了在使用TensorFlow进行神经网络训练时遇到Loss值变为NaN的情况，指出这通常是因为学习率设置过高导致。通过调整优化器的学习率参数，可以有效避免这一问题，使训练过程稳定并得到合理的结果。

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tensorflow训练神经网络时loss出现nan的问题

一般情况下原因是由于优化器上的学习比率learning_rate定义值太大，如：

train_step = tf.compat.v1.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss)

运行打印loss：

for i in range(100):
    sess.run(train_step,feed_dict={xs:x_data,ys:y_data})
    #这里我们用全部数据来进行train，其实有个forcast GDO只用一部分数据进行训练，能使训练效率更高
    if i % 50:
        print('实际偏差率:',sess.run(loss,feed_dict={xs:x_data,ys:y_data})[0])

其结果为：

实际偏差率: 9477596000000000.0
实际偏差率: inf
实际偏差率: nan
实际偏差率: nan
实际偏差率: nan
实际偏差率: nan
实际偏差率: nan
实际偏差率: nan
......
实际偏差率: nan

将其中learning_rate的值改为0.01或者更小：

train_step = tf.compat.v1.train.GradientDescentOptimizer(0.01).minimize(loss)

结果为：

实际偏差率: 5.9452715
实际偏差率: 5.5919566
实际偏差率: 5.1778126
实际偏差率: 0.023199111
实际偏差率: 0.26209167
实际偏差率: 0.41470975
实际偏差率: 0.47333607
实际偏差率: 0.48828265
实际偏差率: 0.48628327
实际偏差率: 0.47839066
实际偏差率: 0.46885166
实际偏差率: 0.4591693
.......
实际偏差率: 0.014343787

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