pytorch训练出现loss=na

最新推荐文章于 2024-09-10 17:16:44 发布
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分类专栏： 机器学习and数据挖掘
博客指出在pytorch训练过程中出现loss=nan的情况，分析了几种可能原因，包括学习率太高、loss函数有问题、回归问题中可能出现除0计算、数据本身存在Nan或inf，以及target需能被loss函数计算等，并给出了相应检查方法。

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遇到一个很坑的情况，在pytorch训练过程中出现loss=nan的情况
有以下几种可能：

1.学习率太高。

2.loss函数有问题

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、inf，可以用np.isnan(),np.isinf()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

『NLP学习笔记』Pytorch中的DNN训练流程介绍
AI新视界
10-27 1394
Few-shot Learning技术介绍！ 文章目录一. What is PyTorch?二. Overview of the DNN Training Procedure 一. What is PyTorch? An open source machine learning framework. A Python package that provides two high-level features: 1. Tensor computation (like NumPy) with strong
图神经网络实战（6）——使用PyTorch构建图神经网络
盼小辉丶的博客
03-28 1万+
图数据集通常比简单的连接集合更加丰富，因为节点和边可以具有表示分数、颜色、单词等特征。包含这些额外信息在输入数据中对于生成最佳嵌入至关重要。在本节中，我们将使用 Cora 和 Facebook Page-Page 数据集，首先将它们视为表格数据集，观察香草神经网络在节点特征上的表现如何。然后，尝试在神经网络中加入拓扑信息，实现图神经网络 (Graph Neural Networks, GNN) 架构：一个同时考虑节点特征和边的简单模型。最后，我们将比较两种架构的性能。
解决Pytorch训练过程中loss不下降的问题
09-18
今天小编就为大家分享一篇解决Pytorch训练过程中loss不下降的问题，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
Deep Learning 之 训练过程中出现NaN问题
BVL的博客
07-25 1万+
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
pytorch模型训练时出现loss=inf现象
weixin_44295084的博客
06-08 1087
参看了一些博主写的文章，开始以为是学习率的问题，将学习率改为0，还是INF，由此可知不是学习率问题。 之后注意到在自己构造的loss中用到了log，所以在log（*）括号中添加了一个bias，取值为1e-5，就解决了。 参考： https://blog.youkuaiyun.com/wilbur520/article/details/115335402 https://wenku.baidu.com/view/323cede25bf5f61fb7360b4c2e3f5727a5e924aa.html...
Pytorch训练模型损失Loss为Nan或者无穷大（INF）原因
ytusdc的博客
02-12 7万+
常见原因-1 一般来说，出现NaN有以下几种情况： 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： 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）
【代码问题】【Pytorch】训练模型时Loss为NaN或INF
qq_46056318的博客
04-23 567
排查的时候可以在关键节点增加断点，比如我的训练一个epoch时没问题，一个epoch训练完要进行验证的时候出现问题，所以打印出一个epoch的所有loss看怎么回事。我只遇到了第一个那种情况，所以我给出第一个的解决方法，其他的后续遇到再补充。
训练过程出现loss=nan,reg=nan和cont=nan的情况记录
ruichuang2的博客
08-15 969
无
成功运行SSD_Pytorch并训练自己的数据集
m0_47452894的博客
01-18 1万+
目录前言一、环境二、准备数据集1.voc2007数据集2.voc2012数据集三、从Github上下载作者源码创建文件夹四、修改代码1.修改data/config.py2.修改data/voc0712.py3.修改layers/modules/multibox_loss.py4.修改train.py5.修改ssd.py五、开始训练六、运行eval.py1.修改eval.py2.修改ssd.py七、运行test.py修改test.py八、运行demo.ipynb修改demo.py总结 前言 本文主要是记录自己
pytorch训练模型注意事项
m0_37531129的博客
07-29 2743
用torch tensor在GPU上运算来生成数据集，加速数据生成 如果数据集需要在线生成(即在dataloader 里面 计算生成 feature 和label), 如果数据量比较大，并且涉及到矩阵运算，可以用torch tensor来计算。把矩阵放到GPU上计算的快。 如果构造dataset 时 是通过cuda tensor计算得到的，那么在创造dataloader 通过多线程加载数据时，请注意加上 import multiprocessing as mp，mp.set_start_method(.
pytorch损失值nan或者model输出nan或者inf的相关问题
qq_44108731的博客
12-24 3096
现象和原因分析 在能确定模型正常的情况下，可能是优化器没有设置正确，一定要加上weight decay的正则化项，和时间衰减的学习率； 也有可能是学习率太大，梯度爆炸 也可以添加权重初始化项。 optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=params.LR, weight_decay=0.00001) lr_scheduler = torch.optim.lr_scheduler.MultiStepLR(optimizer, milestones=p
caffe学习笔记-深度网络优化过程中loss=nan
joshuaxx316的专栏
09-14 5966
loss = nan 把学习率调小，甚至调到0，观察loss，loss此时不应该为nan了，因为整个网络都不更新了 可能和网络初始化有关，贾洋清说初始化不好，lr=0.0001都可能很大了。。。 也有人说手动试多种初始化参数，把bias调0.1 再给个github的链接 https://github.com/BVLC/caffe/issues/409#issuecomment-42977
【Loss为Nan】关于深度学习训练过程中出现Loss为Nan的问题
weixin_46751388的博客
06-06 838
深度学习训练过程中出现Loss为Nan的问题
解决办法：Train Loss = nan Val Loss = nan
最新发布
m0_73537452的博客
09-10 422
自己上网搜了也没找到解决办法，无奈求助师兄，帮我调了下，发现是这个参数的初始化问题，不知道为啥之前那种初始化参数的方式得到的是全为0的参数矩阵，就导致了梯度消失。果然后来改成正态初始化就正常了。最近，改了基线代码的注意力部分，加了一个可学习权重系数，没有报错，但是出现了“Train Loss = nan Val Loss = nan”的结果。
pytorch训练过程中loss出现NaN的原因及可采取的方法
公众号/知乎: AI算法札记，欢迎关注交流
06-22 6万+
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，.........
设计模式总结
每一个不曾起舞的日子，都是对人生的辜负。
06-22 643
Iterator模式
PyTorch绘制训练过程的accuracy和loss曲线
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Tequila
08-19 11万+
PyTorch、Caffe绘制训练过程的accuracy和loss曲线 衡量模型的好坏其实最重要的看的就是准确率与损失率，所以将其进行可视化是一个非常重要的一步。这样就可以直观明了的看出模型训练过程中准确率以及损失率的变化。 因为博主一直是在caffe和pytorch进行深度学习研究的，之前查了相关资料发现caffe有相关的绘制方法，但是pytorch并没有找到，所以在这里进行总结。 Caf...
pytorch loss inf
jacke121的专栏
10-03 6576
import torch a=torch.zeros(1) b=torch.ones(1,requires_grad=True) print(b/0)
深度学习训练过程中loss出现nan的原因及可采取的方法
m0_52571323的博客
01-02 4218
在pytorch训练过程中出现loss=nan的情况，梯度爆炸。 可采取的办法： 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，比如log(x + 微小量)，避免无穷大。 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 今天遇到这个问题的时候，修稿了学
深度学习框架PyTorch实战项目源代码分享
在训练模型的过程中，需要使用损失函数来评估模型的预测输出与真实值之间的差距，常用的损失函数有交叉熵损失（Cross Entropy Loss）、均方误差损失（MSE Loss）等。同时，为了调整模型参数以减少损失，需要使用优化...
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