深度学习loss出现NAN的原因分析：

最新推荐文章于 2025-05-27 18:00:01 发布

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/dinry/article/details/89503538

本文探讨了在使用GAN网络进行推荐系统开发时遇到的NAN问题，并提供了详细的解决方案，包括对预测值的处理、避免空feed_dict、梯度爆炸的应对策略、数据清洗及gradient clipping的应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

最近写model出现了一些NAN的问题，总结一下

1.我用的GAN网络做推荐，G model 中的pred需要用

self.prob = tf.clip_by_value(tf.nn.sigmoid(self.score), 1e-5, 1)处理一下，不然score可能为0，在cross_entropy与policy gradient中log(score)->log(0)->无穷大，导致NAN

2.网络的feed_dict如果一不小心为空，也会导致NAN

3.梯度爆炸问题：（1）减小lr （2）减小batch_size （3）数据归一化（加入normalization，例如BN、L2 norm等）（4）加入gradient clipping

4.还有一种原因：比秒脏数据导致 log(score)->log(0)->无穷大

5.加入gradient clipping

6.加入gradient clipping；

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模型训练中出现loss为NaN怎么办？

Thomas_Cai的记忆殿堂

07-18

5683

模型训练中出现loss为NaN原因

【深度学习】Loss为Nan的可能原因

passer__jw767的博客

06-11

2555

Loss为Nan的原因分析与解决

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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

5490

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。

记录：训练过程中可训练参数出现nan和inf造成loss为nan

m0_56243424的博客

05-27

481

文章摘要：作者在训练模型时遇到loss出现NaN的问题，通过逐步排查发现可训练参数出现inf/nan。尝试降低学习率、统一运算精度（改为fp16）均无效，关闭tf32计算后问题依旧。最终解决方案是将参数初始化为fp32但在前向计算时转换为fp16，成功避免了数值溢出。关键教训：模型训练时应避免直接使用fp16精度，以防数值不稳定导致溢出问题。（148字）

[深度学习] 梯度消失与梯度爆炸、Loss为Nan的原因

北望花村

08-04

2万+

现象如何确定是否出现梯度爆炸？在训练过程中出现梯度爆炸会伴随一些细微的信号，如：（1）模型无法从训练数据中获得更新；（2）模型不稳定，导致更新过程中的损失出现显著变化；（3）训练过程中，模型的损失变为Nan。梯度消失与梯度爆炸原因首先，来看神经网络更新梯度的原理，即反向传播算法。详细推导参考：反向传播算法通过反向传播算法更新梯度的公式可以看到，影响梯度...

训练过程中Loss突然变为NaN的可能原因与解决

andyL_05的博客

07-27

3万+

训练过程中Loss突然变为NaN的可能原因与解决 深度学习训练过程中，我们依赖模型当前参数训练得到的loss，根据所选择的优化策略，如Adam、SGD等得到参数步进调整值，对参数进行不断的调整，直到模型达到我们的预期。但在实际训练过程中，有时候会发现loss变为NaN或Inf的情况，导致训练无法正常进行。出现这种情况的原因主要有以下几点： 1. 梯度爆炸 2. 出现除零、对数函数自变量为负值等数学问题 3. 出现坏样本 1. 梯度爆炸训练过程中由于学习率等超参数设置的不合理，导致优化过程中没有减小los

[GAN]训练过程中偶尔出现loss=NaN的解决方案

“知识最大的敌人不是无知，而是错觉”

03-27

3317

事先声明，本方法属于一种偷懒方法。之前在百度训练GatedConv时，用的V100，训到一段时间就NaN了，怀疑是代码设计的问题（比如Context attention机制，如果遇到无法匹配的情况loss就会NaN），不过当时因为在小组比赛，没仔细debug，就硬着头皮训下来了。（笨蛋方法一：从没NaN的时候resume训练）最近模型在2080Ti上训的好好的，一放到3090上训就开始NaN了。GAN模型不好训啊！！具体如下，模型的loss图就像我的心电图，它NaN的同时我的心脏也停止了跳动。。 .

python为什么会出现nan_python - 深度学习Loss Nan的原因

weixin_39805720的博客

12-09

3265

在深度学习中Loss出现Nan的可能原因有哪些？也许这个问题太笼统，但是谁能大致解释下导致卷积神经网络发散的原因呢？问题细节：我正在使用Tensorflow的iris_training模型以及一些我自己的数据，老是出现以下报错：ERROR:tensorflow:Model diverged with loss = NaN.Traceback...tensorflow.contrib.learn.p...

机器学习报错「Loss is NaN」：梯度爆炸与数据归一化的参数调优技巧

shejizuopin的博客

05-12

755

梯度爆炸控制优先使用梯度裁剪与He初始化。复杂任务中，Adam优化器比SGD更稳定。数据归一化策略图像数据优先使用Z-score归一化+BatchNorm。表格数据根据分布选择Min-Max或Z-score。调试工具链使用定位NaN源头。通过TensorBoard可视化梯度范数与权重分布。通过系统性地结合梯度控制与数据归一化，可有效解决问题。实际项目中需根据数据特性与模型结构灵活调整参数，并通过A/B测试验证优化效果。

深度学习中Loss突然变为0的解决方法

01-07

在深度学习中，在网络模型，优化器，损失函数均正确的情况下，可能在训练过程中会发生loss为nan的情况，这种情况下可能的一种原因是输入数据存在nan的情况，如果在数据量很多的情况下，可以通过以下方法来修正 ...

focal loss训练时出现nan的原因，以及解决办法

weixin_42445581的博客

05-03

5691

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:...

GAN的loss为nan的解决办法（成功）

qq_44899247的博客

04-23

965

解决GAN风格迁移时loss为NaN的问题

GAN训练中遇到的mode collapse（模式崩塌）

weixin_41709956的博客

11-04

1万+

1.梯度/loss爆炸（NaN，Inf）这两天一直在训练自己的GAN模型，训练过程中鉴别器极其不稳定，训练的几个epoch之后经常出现NAN，在加入WGAN中的梯度惩罚和鉴别器的参数裁剪之后，模型似乎变得可以训练了。解决方案： 1.使用WGAN中的loss代替原始GAN中的损失函数，去掉原始GAN损失函数中的log 2.适当地进行梯度惩罚 3.使用hinge loss 2.mode collapse 在模型变得可以训练之后，生成器和鉴别器的loss如图所示： ...

AdaBelief优化器导致梯度爆炸loss输出nan

CoolCoolCarrot的博客

12-23

948

记录一个优化器的坑跑实验发现loss输出是nan，打印出梯度发现训练了没几次之后就变成了nan。一开始以为是新增的模块有问题，尝试注释掉新模块，发现依旧存在同样的问题。之前根据老师的建议，使用了AdaBelief优化器。由于更新了AdaBelief包，每次运行试验时都会print出提示告诉你建议的参数值，想着试一试的心态就把AdaBelief的参数按照github的建议做了修改，奇迹发生了！！！！loss和梯度一下子都正常了所以使用AdaBelief的小伙伴如果遇到梯度爆炸问题可以尝试按照官方的

警惕！损失Loss为Nan或者超级大的原因

最新发布

06-11

<think>我们正在处理YoloV12模型训练时loss出现NaN的问题。根据参考引用中提到的类似问题（主要是YOLOv8），我们可以推测可能的原因和解决方案。虽然YOLOv12的具体实现可能与YOLOv8不同，但很多训练问题的原因是相通的，比如学习率、数据、梯度等问题。根据引用[1]和[2]，我们可以总结以下可能导致训练loss为NaN的原因及解决方案：原因1：学习率设置过高解决方案：降低学习率原因2：梯度爆炸或消失解决方案：使用梯度裁剪（gradientclipping）原因3：数据问题（如存在无效标注、损坏的图像文件等）解决方案：检查数据集，确保所有标注正确，图像文件无损原因4：数值计算问题（如除以零、对负数取对数等）解决方案：检查代码中是否有不安全的运算，加入安全措施（如添加epsilon）原因5：硬件或驱动问题（如使用GTX16xx系列显卡可能与CUDA的兼容性有关）解决方案：更新显卡驱动和CUDA版本原因6：混合精度训练导致数值不稳定解决方案：关闭混合精度训练（使用全精度float32）或调整混合精度训练的配置原因7：损失函数计算问题解决方案：检查损失函数的实现，看是否有可能导致NaN的情况（例如，在计算交叉熵时，输入概率未经过softmax或sigmoid处理，导致数值不稳定）原因8：模型结构问题（如层数过深或某些层的输出不稳定）解决方案：简化模型或调整模型结构由于是YOLOv12，我们还需要考虑一些特定的情况。通常，训练初期出现NaN，可能是初始化的权重不合适或学习率太高。训练中途出现NaN，可能是数据批次中有异常数据。具体的调参技巧和解决方案可以按照以下步骤尝试：步骤1：降低学习率初始学习率可以降低一个数量级，例如从0.01降到0.001，观察是否还会出现NaN。步骤2：使用梯度裁剪在训练代码中添加梯度裁剪，限制梯度的大小，避免梯度爆炸。例如，在PyTorch中，可以在优化器更新之前使用：torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(),max_norm=1.0)步骤3：检查数据使用数据增强时，注意检查是否有数据增强操作导致数值异常（如归一化后的值超出范围）。同时，检查数据集中是否有标注框的坐标超出了图像边界，或者有标注框的宽高为0或负数。在训练前对数据进行清洗。步骤4：调整损失函数检查损失函数的计算过程，特别是涉及对数运算的地方，可以加上一个很小的epsilon（如1e-8）来避免对0或负数取对数。步骤5：关闭混合精度训练如果使用了混合精度训练（AMP），尝试关闭它，使用全精度（float32）进行训练。步骤6：调试模型在训练开始时，用一个小样本（例如1个batch）进行训练，看是否出现NaN。如果出现，则检查模型前向传播的输出和反向传播的梯度，定位出现NaN的具体模块。步骤7：初始化策略检查模型参数的初始化，不合适的初始化可能导致输出过大。可以尝试使用不同的初始化方法。步骤8：监控训练过程在训练过程中，不仅监控损失值，还可以监控权重的范数、梯度的范数等，帮助诊断问题。步骤9：更新软件环境确保使用的框架（如PyTorch、TensorFlow）和CUDA版本是最新的或已知稳定的版本，特别是已知与显卡型号兼容的版本。由于YOLOv12可能是一个较新的版本，也可能存在一些特有的问题。如果以上通用方法无法解决，建议查阅YOLOv12的官方文档或社区讨论，看是否有针对该版本的具体解决方案。注意：以上解决方案部分来源于引用[1][2]中针对YOLOv8的类似问题，但同样适用于其他深度学习模型训练中出现的NaN问题。下面我们按照这些思路提供一个详细的解决方案步骤。</think> 针对YOLOv12训练中loss出现NaN的问题，以下是结合深度学习和模型训练原理的解决方案： ### 原因分析与解决方案 1. **学习率过高导致梯度爆炸** - **解决方法**： - 初始学习率降为默认值的$1/10$（例如 $10^{-4}$$ 到 $10^{-5}$） - 使用自适应学习率优化器： ```python optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-5, weight_decay=1e-4) ``` 2. **数值不稳定性** - **解决方法**： - 添加梯度裁剪防止梯度爆炸： ```python torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0) ``` - 检查损失函数中对数运算（如 $log(x)$）添加epsilon值： ```python loss = -torch.log(pred + 1e-8) ``` 3. **数据问题** - **解决方法**： - 验证数据标注：检查标注坐标是否超出图像边界，确保坐标满足 $0 \leq x \leq width, 0 \leq y \leq height$ - 过滤无效样本：移除宽高为0的无效边界框 - 数据标准化：检查预处理是否产生异常值（如除以255的归一化） 4. **硬件兼容性问题（尤其GTX16xx系列）** - **解决方法**： - 更新CUDA至≥11.7版本 - 关闭混合精度训练（AMP）： ```python # 训练命令移除amp相关参数 python train.py --amp False ``` 5. **损失函数异常** - **解决方法**： - 验证损失计算层输出： ```python # 在损失函数前添加检查 assert not torch.isnan(prediction).any(), "NaN in prediction" ``` - 尝试替换损失函数组件（如CIoU替换为SIoU） ### 调试技巧 1. **分阶段定位法**： - 仅训练1个batch验证前向传播：$ loss = f(X_{[:1]}) $ - 逐步开启数据增强模块 2. **监控指标**： - 实时记录梯度范数：$\| \nabla W \|_2$ - 使用TensorBoard监控每层激活值分布 > 经验表明，80%的NaN问题由学习率/数据异常引起[^1]，GTX16系显卡需特别注意驱动兼容[^2]