汇总 | Pytorch遇到的坑汇总

最新推荐文章于 2024-07-11 21:27:46 发布
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分类专栏： # Debug # Deep Learning 文章标签： pytorch python 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qazwsxrx/article/details/128518824
版权
在进行混合精度训练时遇到输出为NaN的情况，通常由于极大梯度引起，这可能与Sigmoid等函数有关。解决策略包括找到导致问题的loss或layer，替换为更稳定的选项。文章提供了进一步的信息链接以帮助诊断和解决问题。

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

1 训练时出现NaN

  • 使用混合精度训练时出现了NaN
  • 网络输入：无问题；
  • 网络输出：Nan
  • 问题分析：出现了极大的梯度，导致网络权重NaN
    • 这通常由Sigmoid等函数导致
  • 解决方法
    • 找到导致无穷的loss或者layer
    • 将其替换为不容易出现问题的loss / layer

更多信息：https://zhuanlan.zhihu.com/p/443166496

未完待续

深度学习与目标检测系列(四) 本文约(4.5万字) | 全面解读复现VGGNet | Pytorch |
专注于人工智能学习，总结
12-31 968
在这项工作中，我们研究了卷积网络深度在大规模图像识别环境下对其精度的影响。我们的主要贡献是使用具有非常小(3×3)卷积滤波器的体系结构对增加深度的网络进行了彻底的评估，这表明通过将深度推进到16-19个权重层，可以实现对现有技术配置的显著改进。这些发现是我们2014年ImageNet挑战赛提交的基础，我们的团队在局部化和分类路径上分别获得了第一和第二名。我们还表明，我们的表示法很好地推广到了其他数据集，在这些数据集上，它们获得了最先进的结果。
面试 | 30个热门PyTorch面试题助你轻松通过机器学习/深度学习面试
Vampire_2017的博客
08-25 5431
本文涵盖 PyTorch 的多个方面的热门面试题，包括初始化权重和偏差、定义神经网络模型、设实现自定义损失函数、模型压缩加速技巧、求函数导数、torch.no_grad的作用以及张量钩子的使用和在张量上实现钩子等内容。
四、虚拟机字节码执行引擎
qq_32323239的博客
09-22 473
运行时栈帧结构 Java虚拟机以方法作为最基本的执行单元，“栈帧”（Stack Frame）则是用于支持虚拟机进行方法 调用和方法执行背后的数据结构，它也是虚拟机运行时数据区中的虚拟机栈（Virtual Machine Stack）[1]的栈元素。栈帧存储了方法的局部变量表、操作数栈、动态连接和方法返回地址等信息和一些额外的附加信息。 局部变量表 局部变量表（Local Variables Table）是一组变量值的存储空间，用于存放方法参数和方法内部定义 的局部变量。在Java程序被编译为.
模型的权值以及loss或者中间变量变成了nan怎么回事
qq_43391414的博客
04-21 1251
文章目录前言原因解决办法 前言 一开始是因为中间变量变成了nan，不知道怎么处理，后来发现，权值以及loss其实也是nan，我就更加懵逼了。 看了很多人说的方法，觉得说得不彻底，不通透。比如什么调小学习率之类的，治标不治本，各位看官也就图一乐呵。 所以这里说点个人理解。 原因 为什么会造成这种情况呢？我举个例子，如果我们的模型是要使得两个词向量的内积越来越大，那么模型就会一直增大这两个词向量，使得这两个模型参数会变成nan,同时内积变成nan，loss也会变得无限小。 解决办法 那么我们该怎么办呢？我认为最
PPO连续控制中策略网络输出NaN的问题
jy913872016的博客
07-11 1111
而在输出标准差时往往使用了exp或者softmax进行激活以保证其恒为正值，这两个激活函数的梯度相对于relu都是相当大的，导致共享层关于标准差过拟合，输出的均值正确性就会受到影响，累计下来就会输出NaN。二是将不通过神经网络输出标准差对数，而是直接将其注册为神经网络的参数，这样在反向传播更新时，神经网络参数更新只受均值影响，而标准差对数则根据损失函数进行直接更新，但是暂时测试发现该方法训练效果并不理想。一是隐藏层和均值也使用大梯度激活函数，如sigmoid，这样两者梯度差距不会太大；
模型训练 出现NaN的原因以及解决方法
码农研究僧的博客
12-05 6887
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。
python-torch 训练过程中发现模型输出是NAN
随笔
03-29 739
python-torch 训练过程中发现模型输出是NAN
【干货】史上最全的PyTorch学习资源汇总
11-03
这个名为"【干货】史上最全的PyTorch学习资源汇总"的压缩包，显然是一个专门为PyTorch初学者和进阶者准备的资源集合。资源汇总的名字"Awesome-PyTorch-Chinese"表明它包含的资料是中文版的，这对中国开发者来说是一...
Pytorch安装过程中遇到的各种痛点：Pytorch、Python、CUDA、Anaconda版本问题；Pycharm安装Pyorch库问题（出现SSLerror）；等等
weixin_73906822的博客
01-27 2759
相信打开这篇文章的各位同学也是在向机器学习迈进的第一步上遇到了各种各样的问题，下面就由我来整理一下我在安装Pytorch并安装在Pycharm过程中遇到的各种问题及解决方法，希望能帮助各位同学解决问题，一同学习！
动手学深度学习（pytorch版）d2lzh_pytorch导入问题汇总
m0_60825078的博客
11-19 1440
总结了一下《动手学深度学习（pytorch版）》d2lzh_pytorch导入的问题，应该是目前最全面到位的。
【pytorch函数笔记】torch中三种sigmoid使用方法
Catherinemin的博客
06-24 6323
关于下面三种sigmoid的使用方法​先来看看官方文档怎么说的。
torch.sigmoid与nn.sigmoid的区别
ghashgsgg的博客
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与torch.sigmoid 不同的是，nn.Sigmoid 的输入和输出都是张量，通过其forward方法的计算，将输入张量进行逐元素的Sigmoid计算，输出结果也是张量。因此，torch.sigmoid 返回的是原始输入的Sigmoid函数值张量。总之，torch.sigmoid 和 nn.Sigmoid 在计算Sigmoid函数上是相同的，但 nn.Sigmoid 是PyTorch中的一个层，需要被实例化并应用在神经网络中，而 torch.sigmoid 是一个函数，可以直接用于张量的逐元素操作。
pytorch训练出现nan是什么意思
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1.背景 训练时忽然发现某几项loss变成了nan。 2.nan的含义 nan值在python往往可以直接与无穷大，无穷小等价。 常见根本来源： a/0 log(0) 空索引 第一个常见例子: loss/posnumloss / posnumloss/posnum，希望根据正例个数平分loss，却忽视pos_num可能为0，也就是图片中没有正例，常见解决loss/(0.0001+num)loss/(0.0001 + num)loss/(0.0001+num)或者if判断； 第二个常见例子：l
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相信很多人都遇到过训练一个deep model的过程中，loss突然变成了NaN。在这里对这个问题做一个总结。 一般来说，出现NaN有以下几种情况： 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
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一、前沿最近搞cvr 转化时延建模的事情，升级了一下模型结构，并写了一个巨复杂的损失函数，但是调试好多时间，总是在训练过程中偶尔报下面的错误：错误的原因是 计算auc的过程中偶尔出现 InvalidArgumentError (see above for traceback): assertion failed: [predictions must be in [0, 1]]，也就是predic...
梯度消失、爆炸原因
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梯度消失经常出现，一是在深层网络中，二是采用了不合适的损失函数，比如sigmoid。梯度爆炸一般出现在深层网络和权值初始化值太大的情况下 1.深层网络角度 如果上一层梯度大于1，那么层数增多的时候，最终的求出的梯度更新将以指数形式增加，即发生梯度爆炸，如果上一层梯度小于1，那么随着层数增多，求出的梯度更新信息将会以指数形式衰减，即发生了梯度消失。 2.激活函数角度 如果使用sigmoid作为损失函...
训练深度学习网络时候，出现Nan是什么原因，怎么才能避免？
zhuiqiuk的专栏
01-23 1万+
说法一： 说明训练不收敛了, 学习率太大，步子迈的太大导致梯度爆炸等都是有可能的，另外也有可能是网络的问题，网络结构设计的有问题。 我现在的采用方式是： 1. 弱化场景，将你的样本简化，各个学习率等参数采用典型配置，比如10万样本都是同一张复制的，让这个网络去拟合，如果有问题，则是网络的问题。否则则是各个参数的问题。 2. 如果是网络的问题，则通过不断加大样本的复杂度和调整网络（调整拟合能
解决loss中途出现nan的问题
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仲夏
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参考博文： http://blog.sina.com.cn/s/blog_6ca0f5eb0102wr4j.html https://www.zhihu.com/question/49346370 参考链接：https://www.zhihu.com/question/52242037/answer/184101547
caffe中cifar10的full_train模型出现nan的解决办法
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caffe在cifar10 的example上给出了两个模型，一个是quick模式，一个是full模式，训练full模式时会出现loss=nan的错误
pytorch语法汇总
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04-01
<think>嗯，用户想找PyTorch的语法总结或者教程汇总。首先，我需要看看用户提供的引用内容，里面有关于PyTorch的一些基础知识点，比如继承nn.Module、张量操作、点操作符的使用，还有设备迁移的问题。用户可能希望有一个系统的语法大全，方便查阅。 用户的问题比较广泛，可能需要分模块整理。比如模型构建、张量操作、自动求导、设备管理、损失函数和优化器，还有训练流程。每个部分都需要涵盖常见语法和示例，这样用户能快速找到需要的内容。 然后，根据用户提供的引用，比如引用[1]讲的是模型类的继承，引用[2]和[4]涉及张量运算，引用[3]提到点操作符和函数调用，引用[5]关于设备迁移。这些内容应该分别归类到对应的模块里。 另外，用户可能需要相关的问题来进一步学习。比如模型构建的常见错误，张量乘法区别，自动求导的应用，多GPU训练的实现，以及训练循环的关键步骤。这些问题可以帮助用户深入理解各个部分。 还要注意引用格式，每个引用标识要正确对应到用户提供的参考内容。例如，引用[^1]对应模型类，引用[^2]和[^4]对应张量操作，引用[^3]和[^5]对应设备管理部分。 最后，确保回答结构清晰，分点明确，代码示例正确，并且相关问题的生成能覆盖用户可能遇到的疑问。这样用户就能有一个全面的PyTorch语法参考，满足他们的需求。</think>### PyTorch 语法核心要点汇总 根据您提供的引用内容，我整理了以下PyTorch语法重点模块： #### 一、模型构建基础 1. **神经网络类定义** 所有神经网络必须继承$nn.Module$类，需实现构造函数`__init__`和前向传播`forward`方法[^1] ```python import torch.nn as nn class MyModel(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.conv = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3) def forward(self, x): return self.conv(x) ``` 2. **参数访问** 通过`model.parameters()`获取可训练参数[^3] ```python for param in model.parameters(): print(param.shape) ``` #### 二、张量运算语法 1. **基础运算类型** - 点积：`torch.dot()`（仅限一维向量）[^2] - 矩阵乘法：`torch.matmul()`或`@`运算符[^2] - 高维张量运算： $$ \text{当} A.shape=(m,n), B.shape=(b,n,k) \text{时}, matmul(A,B).shape=(b,m,k) $$[^4] 2. **广播机制示例** ```python a = torch.ones(2,3) b = torch.ones(3,4) c = a @ b # 结果形状(2,4) ``` #### 三、自动求导系统 1. **梯度追踪** 使用`requires_grad=True`启用自动微分 ```python x = torch.tensor([1.0], requires_grad=True) y = x**2 y.backward() print(x.grad) # 输出2.0 ``` #### 四、设备管理语法 1. **多设备支持** 推荐使用`.to(device)`代替`.cuda()` ```python device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model = model.to(device) data = data.to(device) ``` #### 五、损失函数与优化器 1. **标准配置模式** ```python criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) ``` #### 六、训练流程模板 ```python for epoch in range(epochs): optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() ``` §§ 相关问题 §§ 1. 如何在自定义层中正确实现反向传播？ 2. `torch.mm()`与`torch.matmul()`的区别是什么？ 3. 多GPU训练时如何正确分配设备？ 4. 为什么梯度需要手动清零（`zero_grad()`）？ 5. 训练循环中常见的流程控制要点有哪些？ [^1]: 模型类继承规范 : 张量运算基础 : 方法调用语法 : 高维张量乘法规则 : 多设备支持实现
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