pytorch训练过程中loss出现NaN的原因及可采取的方法

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分类专栏： pytorch知识宝典 文章标签： pytorch 深度学习 python
于 2018-10-03 15:44:02 首次发布
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在PyTorch深度学习训练过程中遇到loss变为NaN的情况，可能由学习率过高、loss函数问题、数据包含Nan、目标值错误或计算溢出等原因引起。解决方案包括调整学习率、采用梯度截断、检查数据质量、确保目标值正确以及处理可能导致溢出的计算。检查输入数据和目标变量中是否有Nan，并确保loss函数适用的数据范围。对于可能的指数计算溢出，要留意softmax等操作的实现细节。

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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，同样的需要检查数据集

https://blog.youkuaiyun.com/weixin_39092218/article/details/72915906

以下转自：

训练网络loss出现Nan解决办法 - 知乎

1.如果在迭代的100轮以内，出现NaN，一般情况下的原因是因为你的学习率过高，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。

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“gradient clipping”（梯度截断来解决）

4.可能0或者负数作为

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pytorch 13 训练过程中出现loss为nan、inf（梯度爆炸、梯度消失）的分析及解决方案
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从理论的角度上看，本质是梯度消失与梯度爆炸所导致的。梯度消失是指导数值特别小，导致其连乘项接近无穷小，可能是由输入数据的值域太小（导致权重W的导致特别小）或者是神经网络层输出数据落在在激活函数的饱和区（导致激活函数的导致特别小）;而梯度爆炸是指导数值特别大，导致其连乘项特别大，致使W在更新后超出了值域的表示范围。可能是输入数据没有进行归一化（数据量纲太大，致使W的梯度值极大），只要连乘项的导数一直大于1，就会使得靠近输入层的W更新幅度特别大。连乘项是指链式求导法则中每一层的导数，很明显梯度消失与梯度爆炸都受
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学习率过高： 过大的学习率可能导致权重更新过大，使得权重变得非常大或非常小，从而导致数值不稳定性。梯度爆炸： 当反向传播过程中的梯度变得非常大时，权重更新可能会导致数值不稳定。这通常与深度神经网络中的梯度消失/爆炸问题有关。数值不稳定的激活函数： 某些激活函数在输入值很大或很小的情况下可能产生数值不稳定性。例如，Sigmoid函数在输入值非常大或非常小时可能会返回饱和的输出，导致梯度接近于零。数据预处理问题： 数据中的异常值或不稳定性可能导致网络在处理这些值时出现数值问题。
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最近在跑一个项目，计算loss时用了很普通的MSE，在训练了10到300个batch时，会出现loss tensor([[nan nan nan nan]]类似的情况。对这个异常的loss进行梯度下降，会导致net的输出变为nan。在网上查了解决方案，都不好用。
训练过程中loss出现nan
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### 解决机器学习模型训练时损失函数变为NaN的问题 #### 学习率设置不当 过高的学习率可能导致梯度爆炸，使得参数更新幅度过大，进而导致损失函数中的某些计算超出数值范围而变成NaN。建议逐步降低学习率来观察效果，在PyTorch环境中通常将初始设定的学习率减少1到10倍可能有效[^3]。 #### 数据预处理不足 数据集中存在异常值或极端值可能会引起模型内部运算溢出，特别是当输入特征尺度差异较大时更容易发生此类现象。对于大规模分类任务而言，如果类别数目非常多（例如达到数千级别），那么使用交叉熵作为损失函数时确实有可能因为极小的概率估计而导致`log(0)`的情况出现，这会直接引发NaN的结果[^2]。因此，确保数据已经经过标准化/归一化处理，并且检查是否有不合理的大数或负数混入其中是非常重要的预防措施之一[^1]。 #### 初始化策略欠佳 权重初始化方式的选择也会影响收敛过程的稳定性。不恰当的初始化方案容易造成网络层间激活值迅速增大或者缩小至接近于零的状态，最终累积下来形成NaN输出。针对这个问题，推荐采用Xavier/Glorot均匀分布或是He正态分布等方式来进行合理的权值赋初值操作。 #### 数值稳定性的优化技巧 为了提高数值计算的鲁棒性，可以在实现具体算法的过程中加入一些额外的设计考量： - **Softmax+LogSumExp**：在多类别的场景下应用softmax配合log-sum-exp trick能够有效地缓解由于指数项过大带来的不稳定因素； - **Clip Gradient**：通过裁剪梯度范数防止其变得太大，从而保护反向传播阶段不会被破坏掉正常的参数调整方向； ```python import torch.nn as nn from torch.optim import Adam model = YourModel() criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 使用Cross Entropy Loss optimizer = Adam(model.parameters(), lr=0.001) for epoch in range(num_epochs): for inputs, labels in dataloader: optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) if not torch.isnan(loss).any(): loss.backward() # Clip gradients to prevent exploding gradient problem nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0) optimizer.step() ```
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